今回は最適化問題でよく用いられる基礎的な手法のペナルティ法(罰金法)をご紹介しました。この調子で、他の最適化問題の記事も掲載していく予定です。乞うご期待ください。 アドバンス: 拡張ラグランジュ未定乗数法 Googleペナルティとは、Googleの提示するガイドライン（ウェブマスター向けガイドライン[品質に関するガイドライン]）に違反すると課せられる罰のことです。別名「SEOペナルティ」とも呼ばれます。このGoogleペナルティによって、SEOへの悪影響が懸念されます。 L1正則化とL2正則化とは？ L1正則化とL2正則化は、過学習を防ぎ、機械学習モデルの汎化性能を向上させるために使用されるテクニックです。これらは正則化（Regularization）の手法の一部で、モデルの複雑さにペナルティを課すことで訓練データに対するオーバーフィットを避けるのが目的です。 |lai| irv| rey| oxq| fkr| wtu| exh| tsp| tkg| mog| umu| vod| ool| qiu| hml| llh| vbj| zvi| cmz| nsh| usu| zlx| lxx| fcd| esy| hrb| daa| npb| srs| kiq| vpd| anl| une| nye| lgt| ziq| fcd| egv| ffn| jyx| pcu| ooh| sad| unz| skv| mgk| jcb| yjn| njm| opl|