從線性回歸來理解正則化
本文主要以線性回歸為切入點，分析了過擬合出現的原因以及正則化的理解，並從MLE和MAP兩個方面重新對線性回歸進行了求解，揭示了MLE，MAP與正則化之間的關系。 一、最小二乘的簡要回顧 假設輸入空間為： \(x_{m \times n} = (x_{1}, x_{2},...,x_{i ...
原文：線性回歸和邏輯回歸的正則化regularization
線性回歸 介紹 為了防止過度擬合，正則化是一種不錯的思路。能夠使得獲得的邊界函數更加平滑。更好的模擬現實數據，而非訓練樣本。 方法 可以說，regularization是添加懲罰，使得參數 接近於零，這里 lt j lt n，也即不對 進行regularization。 正規化后的代價函數 。則該代價函數梯度見圖一中 。 對於使用梯度下降算法，其梯度的矢量表達見圖一中 。 對於線性回歸的正規方程推 ...
2018-05-09 14:51 0 1927 推薦指數：
相關推薦
斯坦福機器學習視頻筆記 Week3 邏輯回歸與正則化 Logistic Regression and Regularization
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 ...
【機器學習】正則化的線性回歸 —— 嶺回歸與Lasso回歸
注：正則化是用來防止過擬合的方法。在最開始學習機器學習的課程時，只是覺得這個方法就像某種魔法一樣非常神奇的改變了模型的參數。但是一直也無法對其基本原理有一個透徹、直觀的理解。直到最近再次接觸到這個概念，經過一番苦思冥想后終於有了我自己的理解。 0. 正則化（Regularization ...
梯度下降法、正則化與邏輯回歸
1.梯度下降法 在介紹梯度下降法之前，先介紹下泰勒公式，泰勒公式的基本形式如下： $f(x)=f({{x}_{0}})+{{f}^{'}}({{x}_{0}})(x-{{x}_{0}})+\fra ...
回歸問題及正則化
1.線性回歸模型及求解方法 什么是回歸？ X的行表示每個樣本，列表示每個特征。 研究X和Y之間關系的統計分析方法稱之為回歸。其中X是自變量，Y是因變量。 利用訓練數據，使用回歸模型（如線性模型）去擬合變量之間的關系。因此訓練任務就是利用數據，來學習模型中的參數 ...
[Machine Learning] 邏輯回歸 (Logistic Regression) -分類問題-邏輯回歸-正則化
在之前的問題討論中，研究的都是連續值，即y的輸出是一個連續的值。但是在分類問題中，要預測的值是離散的值，就是預測的結果是否屬於某一個類。例如：判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件；判斷一次金融交易是否是 ...
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 ...
正則化（Regularization）
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 ...