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θ尽可能接近0，那么对于高阶项对于hθ(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，λ是正则化 ...
原文：7、 正则化(Regularization)
. 过拟合的问题 到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合 over fitting 的问题，可能会导致它们效果很差。 在这段视频中，我将为你解释什么是过度拟合问题，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，它可以改善或者减少过度 ...
2019-10-12 17:14 0 1013 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 ...
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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 ...
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（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合
1 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： 1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数 ...
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 ...