吳恩達“機器學習”——學習筆記二
定義一些名詞 欠擬合（underfitting）：數據中的某些成分未被捕獲到，比如擬合結果是二次函數，結果才只擬合出了一次函數。 過擬合（overfitting）：使用過量的特征集合，使模型過於復雜。 參數學習算法（parametric learning algorithms）：用固定的參數 ...
原文：吳恩達機器學習筆記44-核函數（Kernels）
回顧我們之前討論過可以使用高級數的多項式模型來解決無法用直線進行分隔的分類問題： 為了獲得上圖所示的判定邊界，我們的模型可能是 的形式。 我們可以用一系列的新的特征f 來替換模型中的每一項。例如令： , , , , ...得到 . . . 。然而，除了對原有的特征進行組合以外，有沒有更好的方法來構造 , , 我們可以利用核函數來計算出新的特征。 給定一個訓練實例 ， 我們利用 的各個特征與我們預 ...
2019-03-09 04:16 0 649 推薦指數：
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