线性回归和逻辑回归的正则化regularization
线性回归 介绍 为了防止过度拟合，正则化是一种不错的思路。能够使得获得的边界函数更加平滑。更好的模拟现实数据，而非训练样本。 方法 可以说，regularization是添加惩罚，使得参数 接近于零，这里1<=j<=n，也即不对 进行 ...
原文：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 , x ,...,x i ,...,x m T 那么每个输入向量的特征维度为 n ，相应地，训练样本表示为： T x , y , x , y ,..., x m , y ...
2021-06-21 23:58 0 234 推荐指数：
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