機器學習中的正則化
1. 正則化概述（Regularization） 監督學習可以簡單的理解為在最小化loss function 的同時，保證模型的復雜度盡可能的低，防止出現過擬合（overfitting）。常用的loss函數有square loss(Regression)，Hinge ...
原文：機器學習——正規方程，正則化
一 正規方程 Normal equation ： 對於某些線性回歸問題，正規方程方法很好解決 frac partial partial theta j J theta j ,假設我們的訓練集特征矩陣為 X 包含了 x 並且我們的訓練集結果為向量 y，則利用正規方程解出向量 theta X TX X Ty 注意： X TX 如果特征數量n較大，運算代價就很大，一般小於 即可 只適用於線性模型 二 正 ...
2020-02-01 20:55 0 749 推薦指數：
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#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...