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：python机器学习——正则化
我们在训练的时候经常会遇到这两种情况： 模型在训练集上误差很大。 模型在训练集上误差很小，表现不错，但是在测试集上的误差很大 我们先来分析一下这两个问题： 对于第一个问题，明显就是没有训练好，也就是模型没有很好拟合数据的能力，并没有学会如何拟合，可能是因为在训练时我们选择了较少的特征，或者是我们选择的模型太简单了，不能稍微复杂的拟合数据，我们可以通过尝试选取更多的特征 增加一些多项式特征或者直接选 ...
2020-02-18 15:21 0 1230 推荐指数：
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