1. The Problem of Overfitting 1 還是來看預測房價的這個例子，我們先對該數據做線性回歸，也就是左邊第一張圖。 如果這么做，我們可以獲得擬合數據的這樣一條直線，但 ...

原文鏈接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/ 1- L₁正則化 稀疏矢量通常包含許多維度。創建特征組合會導致包含更多維度。由於使用此類高維度特征矢量 ...

1. 正則化概述（Regularization） 監督學習可以簡單的理解為在最小化loss function 的同時，保證模型的復雜度盡可能的低，防止出現過擬合（overfitting）。常用的loss函數有square loss(Regression)，Hinge ...

我們在訓練的時候經常會遇到這兩種情況： 1、模型在訓練集上誤差很大。 2、模型在訓練集上誤差很小，表現不錯，但是在測試集上的誤差很大 我們先來分析一下這兩個問題： 對於第一個問題，明顯就是沒有 ...

我們將討論邏輯回歸。 邏輯回歸是一種將數據分類為離散結果的方法。 例如，我們可以使用邏輯回歸將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。 在本模塊中，我們介紹分類的概念，邏輯回歸的損失函數（cost functon），以及邏輯回歸對多分類的應用。 我們還涉及正規化。 機器學習模型需要很好地推廣到模型 ...

，並且在此之后接下來的幾個視頻中，我們將談論一種稱為正則化(regularization)的技術，它可以改 ...

我們在使用線性回歸和邏輯斯特回歸的時候，高次冪的多項式項可能造成過擬合的問題。而我們使用過擬合這一方法來改善或者減少這一問題。 我們所要做的就是使θ盡可能接近0，那么對於高階項對於hθ(x)的影響也會盡量小，幾乎沒有。這樣就預防了過擬合。 正則化的線性回歸模型 是正則項，λ是正則化 ...

正則化(Regularization)是機器學習中抑制過擬合問題的常用算法，常用的正則化方法是在損失函數(Cost Function)中添加一個系數的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)項，用來抑制過大的模型參數，從而緩解過擬合現象。 \(l1 - norm\)的正則項還具 ...