浅谈机器学习中的规则化范数（转）
一、监督学习简介 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据 ...
原文：机器学习基础——规则化（Regularization）
在机器学习中，我们一直期望学习一个泛化能力 generalization 强的函数只有泛化能力强的模型才能很好地适用于整个样本空间，才能在新的样本点上表现良好。 y a bx cx dx tag 如上图，公式 完美地拟合了训练空间中所有的点，如果具备过拟合 overfiting 的能力，那么这个方程肯定是一个比较复杂的非线性函数。正是因为这里的 x 和 x 的参数 c 和 d 使得这条曲线可以弯来 ...
2021-01-30 19:37 1 323 推荐指数：
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