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：python機器學習——正則化
我們在訓練的時候經常會遇到這兩種情況： 模型在訓練集上誤差很大。 模型在訓練集上誤差很小，表現不錯，但是在測試集上的誤差很大 我們先來分析一下這兩個問題： 對於第一個問題，明顯就是沒有訓練好，也就是模型沒有很好擬合數據的能力，並沒有學會如何擬合，可能是因為在訓練時我們選擇了較少的特征，或者是我們選擇的模型太簡單了，不能稍微復雜的擬合數據，我們可以通過嘗試選取更多的特征 增加一些多項式特征或者直接選 ...
2020-02-18 15:21 0 1230 推薦指數：
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