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：正则化（Regularization）
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 尽可能接近 ，那么对于高阶项对于h 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， 是正则化参数， 的作用是控制两个目标之间的取舍，即更好地拟合训练集的目标和将参数控制得更小的目标，从而保持假设模型的相对简单避免 ...
2018-12-04 21:34 0 728 推荐指数：
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正则化（Regularization）本质
参考： http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/deta ...
我眼中的正则化（Regularization）
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 ...
机器学习之正则化（Regularization）
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（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合
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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1<=j<=n，也即不对 进行 ...