從線性回歸來理解正則化
本文主要以線性回歸為切入點，分析了過擬合出現的原因以及正則化的理解，並從MLE和MAP兩個方面重新對線性回歸進行了求解，揭示了MLE，MAP與正則化之間的關系。 一、最小二乘的簡要回顧 假設輸入空間為： \(x_{m \times n} = (x_{1}, x_{2},...,x_{i ...
原文：回歸問題及正則化
.線性回歸模型及求解方法 什么是回歸 X的行表示每個樣本，列表示每個特征。 研究X和Y之間關系的統計分析方法稱之為回歸。其中X是自變量，Y是因變量。 利用訓練數據，使用回歸模型 如線性模型 去擬合變量之間的關系。因此訓練任務就是利用數據，來學習模型中的參數 parameter 如線性模型中的斜率和截距 。 回歸和分類的區別和聯系 區別： 分類：使用訓練集推斷輸入x所對應的離散 類別 如: , 。 ...
2020-06-02 19:51 0 737 推薦指數：
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