행렬 분해 비용 함수 질문입니다.

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

잠재요인 기반의 협업필터링 이해와 경사하강법을 이용한 행렬 분해

해결된 질문

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안녕하세요! 멋진 강의를 들을 수 있어서 감사하고 있습니다.

잠재요인 기반의 협업필터링 이해와 경사하강법을 이용한 행렬 분해 18:12 에서 나오는 L2 규제에 대해 궁금한 점이 있어서 문의 드립니다.

수학에 약해서 공부해볼겸 수학적으로 해석을 하려는데, 다른 사이트의 참고 내용들을 보다보니 L2 규제에 시가마가 들어가던데 여기서는 안 들어가는 이유가 무엇인지 궁금합니다.

감사합니다!

답변 3

질문자

답변 감사합니다~!

참고해서 다시 한번 복습해 보겠습니다! ^^

질문자

답변 감사합니다~!

수린이인 제 눈에는 보는 페이지마다 공식이 다 달라보여서 보면 볼 수록 헷갈립니다 ;; 조봉한 박사님의 깨봉 수학이라고 요즘 그분의 유튜브를 보면서 겨우겨우 미분이 뭔지 이해하고 있는데 이런 공식들을 보니 너무 어렵네요 ㅠ

그래도 열심히 한번 해보려고 하니, 조언 부탁드리겠습니다!

지식공유자

음, 제 설명에 살짝 혼동이 될수도 있게 설명되었군요.

L2 규제도 시그마에 같이 포함된다고 보시면 됩니다. qi, pu는 개별 원소이기 때문에 시그마 내부로 포함시켜서 생각해주시면 됩니다.

그러니까 최소가 되어야 하는 비용함수는

시그마( (실제값과 예측값의 오류)**2 + L2 규제) ) 입니다.

감사합니다.

지식공유자

안녕하십니까,

잘 듣고 계시다니 저도 기쁘군요 ^^

말씀하신 URL을 여기에 적어주십시요. 제가 확인해 보겠습니다.

감사합니다.

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