吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

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#机器学习

本文探讨了过拟合问题在机器学习中的表现，特别是针对线性和逻辑回归的正则化方法。通过理解代价函数中的惩罚项，我们学习如何使用lambda调整正则化参数，以防止模型过度复杂并提高泛化能力。讲解了梯度下降和正规方程在正则化中的应用，并特别关注了Logistic回归的代价函数修改和优化算法升级。

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吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

7-1.过拟合问题 The problem of overfitting

等同于算法具有高方差high variance
Reasons:too many features
Property:fit the trainning set very well,fail to generalize to new exaamples
解决方法：
在这里插入图片描述

7-2.代价函数 Cost function

惩罚项
参数的数值越小，得到的假设函数就越平滑（简单），就不容易过拟合
在这里插入图片描述
正则化项 regularization term：保持参数尽可能小
lamb da正则化参数 regularization parameter：控制两个不同目标之间的取舍

7-3.线性回归的正则化

在这里插入图片描述
在线性回归中，如果lambda很大，导致对参数的惩罚很大，除theta_0的参数都趋于0，则假设函数为水平直线，欠拟合

  • 梯度下降算法
    在这里插入图片描述
    注意 1-alpha*（lambda/m）仅仅是略小于1 的数，考虑其对式子的影响
  • 正规方程算法

在这里插入图片描述

  • 不可逆问题Non-invertibility
    在这里插入图片描述

7-4.Logistic.回归的正则化

  • 代价函数
    在这里插入图片描述
  • 梯度下降算法
    在这里插入图片描述
  • 更高级的优化算法
    代价函数，梯度都要改
    在这里插入图片描述
Saulty
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正则化 (Regularization)
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