7、 正則化(Regularization)
，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 ...
原文：（五）用正則化(Regularization)來解決過擬合
過擬合 過擬合就是訓練模型的過程中，模型過度擬合訓練數據，而不能很好的泛化到測試數據集上。出現over fitting的原因是多方面的： 訓練數據過少，數據量與數據噪聲是成反比的，少量數據導致噪聲很大 特征數目過多導致模型過於復雜，如下面的圖所示： 看上圖中的多項式回歸 Polynomial regression ，左邊為模型復雜度很低，右邊的模型復雜度就過高，而中間的模型為比較合適的模型，對於 ...
2015-11-14 15:15 0 7684 推薦指數：
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