1) Целью статьи было разобрать как регуляризация ограничивает переобучение, в итоговых моделях я это и демонстрирую. Как проект это воспринимать не стоит хотя бы по той причине, что я не выделяю данных для валидации. Именно валидация смогла бы продемонстрировать описанные вами проблемы 2) В формуле фон Берталанфи есть ограничение по весу сверху, с определнного момента рыбы перестают рости. В моделировании нету ограничения по возрасту. 3) Всегда первоочередным является здравый смысл. Статистика не имеет мнения, это лишь инструмент для подтверждения или опревержения чужих идей. Если статистика будет основываться на ложных идеях то и результаты будут соответствующие.
1) Хорошее предложение, но я решил заложить эти все нюансы в параметризованное отклонение ошибки, которое зависит линейно от а/10 2) Очепятка, правильно — «обратно получаем линейную регрессию»
1) Целью статьи было разобрать как регуляризация ограничивает переобучение, в итоговых моделях я это и демонстрирую. Как проект это воспринимать не стоит хотя бы по той причине, что я не выделяю данных для валидации. Именно валидация смогла бы продемонстрировать описанные вами проблемы
2) В формуле фон Берталанфи есть ограничение по весу сверху, с определнного момента рыбы перестают рости. В моделировании нету ограничения по возрасту.
3) Всегда первоочередным является здравый смысл. Статистика не имеет мнения, это лишь инструмент для подтверждения или опревержения чужих идей. Если статистика будет основываться на ложных идеях то и результаты будут соответствующие.