用sklearn实现特征正则化
我们在学习机器学习的时候会经常听到正则化（Regularization），其一般是用于改善或者减少过度拟合问题。下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据 ...
原文：特征归一化、特征映射、正则化
特征归一化，特征映射，正则化 特征归一化 Feature Normalize Feature Scaling 应用简介 当数据集的各个属性之间的值分布差别较大时，运用梯度下降算法求解局部最优解时会需要很小的学习率以及多次迭代才能达到最优解。因此，使用特征归一化主要有以下两条作用： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度 归一化有可能提高精度 常见类型 最大最小标准化 Min Max Normaliz ...
2020-09-17 21:02 0 499 推荐指数：
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