ScholarGate
Asistenti
Machine learning

Regresioni Ridge

Regresioni Ridge është një metodë e regresionit linear e rregulluar me L2, e prezantuar nga Arthur Hoerl dhe Robert Kennard në vitin 1970, e cila redukton multikolinearitetin duke shtuar një penalizim në madhësinë e koeficientëve. Ajo tkurr koeficientët drejt zeros pa i vendosur ata saktësisht në zero, duke prodhuar vlerësime më të qëndrueshme kur prediktorët janë të korreluar fuqishëm.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+22 more

Burimet

  1. Hoerl, A.E. & Kennard, R.W. (1970). Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems. Technometrics, 12(1), 55–67. DOI: 10.1080/00401706.1970.10488634

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 1). Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/machine-learning/ridge-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Cituar nga

ScholarGateRidge Regression (Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/machine-learning/ridge-regression · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026