机器学习之正则化（Regularization）
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 ...
原文：机器学习入门13 - 正则化：稀疏性 (Regularization for Sparsity)
原文链接：https: developers.google.com machine learning crash course regularization for sparsity L 正则化 稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型可能会非常庞大，并且需要大量的 RAM。在高维度稀疏矢量中，最好尽可能使权重正好降至 。正好为 的权重基本上会 ...
2019-01-31 23:58 0 1319 推荐指数：
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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 ...
正则化（Regularization）
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