从线性回归来理解正则化
本文主要以线性回归为切入点，分析了过拟合出现的原因以及正则化的理解，并从MLE和MAP两个方面重新对线性回归进行了求解，揭示了MLE，MAP与正则化之间的关系。 一、最小二乘的简要回顾 假设输入空间为： \(x_{m \times n} = (x_{1}, x_{2},...,x_{i ...
原文：线性回归和逻辑回归的正则化regularization
线性回归 介绍 为了防止过度拟合，正则化是一种不错的思路。能够使得获得的边界函数更加平滑。更好的模拟现实数据，而非训练样本。 方法 可以说，regularization是添加惩罚，使得参数 接近于零，这里 lt j lt n，也即不对 进行regularization。 正规化后的代价函数 。则该代价函数梯度见图一中 。 对于使用梯度下降算法，其梯度的矢量表达见图一中 。 对于线性回归的正规方程推 ...
2018-05-09 14:51 0 1927 推荐指数：
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