机器学习中的正则化
1. 正则化概述（Regularization） 监督学习可以简单的理解为在最小化loss function 的同时，保证模型的复杂度尽可能的低，防止出现过拟合（overfitting）。常用的loss函数有square loss(Regression)，Hinge ...
原文：机器学习——正规方程，正则化
一 正规方程 Normal equation ： 对于某些线性回归问题，正规方程方法很好解决 frac partial partial theta j J theta j ,假设我们的训练集特征矩阵为 X 包含了 x 并且我们的训练集结果为向量 y，则利用正规方程解出向量 theta X TX X Ty 注意： X TX 如果特征数量n较大，运算代价就很大，一般小于 即可 只适用于线性模型 二 正 ...
2020-02-01 20:55 0 749 推荐指数：
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#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...