（五）用正則化(Regularization)來解決過擬合
1 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： 1） 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 2 ）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 ...
原文：正則化——解決過擬合問題
線性回歸例子 如果 h theta left x right theta theta x 通過線性回歸得到的曲線可能如下圖 這種情況下，曲線對數據的擬合程度不好。這種情況稱為 Underfit ，這種情況屬於 High bias 高偏差 。 如果 h theta left x right theta theta x theta x 通過線性回歸得到的曲線可能如下圖 這種情況下，曲線對數據的擬合程度 ...
2018-10-26 21:22 0 784 推薦指數：
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