【機器學習基礎】正則化及多分類問題總結
本節主要是填前面的坑，前面要對正則化，以及多分類的問題進行一個單獨總結，這里就通過搜集一些網上資料對這兩塊內容進行一個總結。 1.正則化 正則化是一種回歸形式，為了防止模型的過擬合的方法，它將系數估計（coefficient estimate）朝零的方向進行約束、調整或縮小 ...
原文：機器學習基礎---過擬合問題及正則化技術
到現在為止，我們已經學習了幾種不同的學習算法，包括線性回歸和邏輯回歸，它們能夠有效地解決許多問題，但是當將它們應用到某些特定的機器學習應用時，會遇到過擬合 over fitting 的問題，可能會導致它們效果很差。 一：過度擬合問題 一 線性回歸中的過擬合問題 繼續使用線性回歸來預測房價的例子，我們通過建立以住房面積為自變量的函數來預測房價。 .我們可以用一次函數擬合數據，這樣我們可以獲取擬合數據 ...
2020-05-01 11:17 0 635 推薦指數：
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