这个知识点很重要,但是,我不懂。 第一个问题:为什么要做正则化? In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning ...
在求解反问题时,正则化技术的作用非常大。对于大多数优化问题,基本都使用了正则化方法。但是什么是正则化 却没有一个概念性的定义。 解释性的定义如下: 对于线性方程Ax b,当解x不存在或者解不唯一时,就是所谓的病态问题 ill posed problem . 但是在很多时候,我们需要对病态问题求解,那怎么做 对于解不存在的情况,解决办法是增加一些条件找一个近似解 对于解不唯一的情况,解决办法是增加一 ...
2013-11-01 17:15 0 3982 推荐指数:
这个知识点很重要,但是,我不懂。 第一个问题:为什么要做正则化? In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning ...
本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第六章第2节 --------------------------------------------------------------------------- ...
我们在使用线性回归和逻辑斯特回归的时候,高次幂的多项式项可能造成过拟合的问题。而我们使用过拟合这一方法来改善或者减少这一问题。 我们所要做的就是使θ尽可能接近0,那么对于高阶项对于hθ(x)的影响也会尽量小,几乎没有。这样就预防了过拟合。 正则化的线性回归模型 是正则项,λ是正则化 ...
正则化(Regularization)是机器学习中抑制过拟合问题的常用算法,常用的正则化方法是在损失函数(Cost Function)中添加一个系数的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)项,用来抑制过大的模型参数,从而缓解过拟合现象。 \(l1 - norm\)的正则项还具 ...
,并且在此之后接下来的几个视频中,我们将谈论一种称为正则化(regularization)的技术,它可以改 ...
参考: http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/deta ...
警告:本文为小白入门学习笔记 在机器学习的过程中我们常常会遇到过拟合和欠拟合的现象,就如西瓜书中一个例子: 如果训练样本是带有锯齿的树叶,过拟合会认为树叶一定要带有锯齿,否则就不是树叶。而欠拟合则 ...
1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但 ...