【吴恩达机器学习笔记】六、过拟合及正则化
六、过拟合及正则化1. 过拟合问题在开始介绍这节课内容之前，我们先来看一个线性回归的例子。左图我们发现，所用的假设函数是一条直线，所以无法很好拟合数据，这我们称之为欠拟合（高偏差），中图即是最理想的拟合曲线，而右图的曲线就显得十分扭曲，但它经过了所有的数据点，...
吴恩达《机器学习》课程总结（7）正则化
7.1过拟合的问题 训练集表现良好，测试集表现差。鲁棒性差。以下是两个例子（一个是回归问题，一个是分类问题） 解决办法： （1）丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。可以使用工选择保留哪些特征，或者使用一些模型选择的算法来帮忙（PCA）； （2）正则化。保留素有的特征，但是减少参数的大小。 7.2代价函数 其中λ称为正则化参数。 经过正则化处理的模型和原模型的可能对比如如下： 不对θ0正则...
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