淺談機器學習中的規則化范數（轉）
一、監督學習簡介 監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在規則化參數的同時最小化誤差。最小化誤差是為了讓我們的模型擬合我們的訓練數據，而規則化參數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練數據 ...
原文：機器學習基礎——規則化（Regularization）
在機器學習中，我們一直期望學習一個泛化能力 generalization 強的函數只有泛化能力強的模型才能很好地適用於整個樣本空間，才能在新的樣本點上表現良好。 y a bx cx dx tag 如上圖，公式 完美地擬合了訓練空間中所有的點，如果具備過擬合 overfiting 的能力，那么這個方程肯定是一個比較復雜的非線性函數。正是因為這里的 x 和 x 的參數 c 和 d 使得這條曲線可以彎來 ...
2021-01-30 19:37 1 323 推薦指數：
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