線性回歸和邏輯回歸的正則化regularization
線性回歸 介紹 為了防止過度擬合，正則化是一種不錯的思路。能夠使得獲得的邊界函數更加平滑。更好的模擬現實數據，而非訓練樣本。 方法 可以說，regularization是添加懲罰，使得參數 接近於零，這里1<=j<=n，也即不對 進行 ...
原文：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 , x ,...,x i ,...,x m T 那么每個輸入向量的特征維度為 n ，相應地，訓練樣本表示為： T x , y , x , y ,..., x m , y ...
2021-06-21 23:58 0 234 推薦指數：
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