从线性回归来理解正则化
本文主要以线性回归为切入点，分析了过拟合出现的原因以及正则化的理解，并从MLE和MAP两个方面重新对线性回归进行了求解，揭示了MLE，MAP与正则化之间的关系。 一、最小二乘的简要回顾 假设输入空间为： \(x_{m \times n} = (x_{1}, x_{2},...,x_{i ...
原文：回归问题及正则化
.线性回归模型及求解方法 什么是回归 X的行表示每个样本，列表示每个特征。 研究X和Y之间关系的统计分析方法称之为回归。其中X是自变量，Y是因变量。 利用训练数据，使用回归模型 如线性模型 去拟合变量之间的关系。因此训练任务就是利用数据，来学习模型中的参数 parameter 如线性模型中的斜率和截距 。 回归和分类的区别和联系 区别： 分类：使用训练集推断输入x所对应的离散 类别 如: , 。 ...
2020-06-02 19:51 0 737 推荐指数：
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