嶺回歸
Ridge regression 通過對系數的大小施加懲罰來解決 普通最小二乘法 的一些問題。嶺回歸系數最小化的是帶懲罰項的殘差平方和，數學形式如下： m i n ...
原文：嶺回歸——減少過擬合問題
什么是過擬合 在訓練假設函數模型h時，為了讓假設函數總能很好的擬合樣本特征對應的真實值y，從而使得我們所訓練的假設函數缺乏泛化到新數據樣本能力。 怎樣解決過擬合 過擬合會在變量過多同時過少的訓練時發生，我們有兩個選擇，一是減少特征的數量，二是正則化，今天我們來重點來討論正則化，它通過設置懲罰項讓參數 足夠小，要讓我們的代價函數足夠小，就要讓 足夠小，由於 是特征項前面的系數，這樣就使特征項趨近於 ...
2018-06-27 20:34 0 1276 推薦指數：
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