Deep learning：五(regularized線性回歸練習)
前言： 本節主要是練習regularization項的使用原則。因為在機器學習的一些模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少的話，這樣訓練出來的模型很容易產生過擬合現象。因此在模型的損失函數中，需要對模型的參數進行“懲罰”，這樣的話這些參數就不會太大，而越小的參數說明模型越簡單 ...
原文：Deep learning：六(regularized logistic回歸練習)
前言： 在上一講Deep learning：五 regularized線性回歸練習 中已經介紹了regularization項在線性回歸問題中的應用，這節主要是練習regularization項在logistic回歸中的應用，並使用牛頓法來求解模型的參數。參考的網頁資料為：http: openclassroom.stanford.edu MainFolder DocumentPage.php c ...
2013-03-17 20:04 5 14709 推薦指數：
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