岭回归
Ridge regression 通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。岭回归系数最小化的是带惩罚项的残差平方和，数学形式如下： m i n ...
原文：岭回归——减少过拟合问题
什么是过拟合 在训练假设函数模型h时，为了让假设函数总能很好的拟合样本特征对应的真实值y，从而使得我们所训练的假设函数缺乏泛化到新数据样本能力。 怎样解决过拟合 过拟合会在变量过多同时过少的训练时发生，我们有两个选择，一是减少特征的数量，二是正则化，今天我们来重点来讨论正则化，它通过设置惩罚项让参数 足够小，要让我们的代价函数足够小，就要让 足够小，由于 是特征项前面的系数，这样就使特征项趋近于 ...
2018-06-27 20:34 0 1276 推荐指数：
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