【机器学习基础】正则化及多分类问题总结
本节主要是填前面的坑，前面要对正则化，以及多分类的问题进行一个单独总结，这里就通过搜集一些网上资料对这两块内容进行一个总结。 1.正则化 正则化是一种回归形式，为了防止模型的过拟合的方法，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小 ...
原文：机器学习基础---过拟合问题及正则化技术
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。 一：过度拟合问题 一 线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价的例子，我们通过建立以住房面积为自变量的函数来预测房价。 .我们可以用一次函数拟合数据，这样我们可以获取拟合数据 ...
2020-05-01 11:17 0 635 推荐指数：
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