7、 正则化(Regularization)
，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 ...
原文：（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合
过拟合 过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over fitting的原因是多方面的： 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大 特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示： 看上图中的多项式回归 Polynomial regression ，左边为模型复杂度很低，右边的模型复杂度就过高，而中间的模型为比较合适的模型，对于 ...
2015-11-14 15:15 0 7684 推荐指数：
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