5、机器学习核心概念与项目实践全解析

机器学习核心概念与项目实践全解析

1. 正则化与过拟合、欠拟合问题

1.1 正则化的作用

正则化是机器学习中控制模型复杂度的重要手段。它通过约束模型，使得模型的斜率变小。虽然正则化后的模型可能在训练数据上的拟合效果不如未正则化的模型，但它在处理未见过的新数据时，泛化能力更强，能有效降低过拟合的风险。例如，在一些线性模型中，正则化可以让模型更加平滑，减少对训练数据中噪声的过度拟合。

正则化的程度可以通过超参数来控制。超参数是学习算法的参数，而非模型的参数，它不受学习算法本身的影响，需要在训练前进行设置，并且在训练过程中保持不变。如果将正则化超参数设置得过大，模型会变得几乎平坦（斜率接近零），虽然这样能避免过拟合训练数据，但找到良好解决方案的可能性也会降低。因此，调整超参数是构建机器学习系统的重要环节。

1.2 欠拟合问题及解决方法

欠拟合与过拟合相反，当模型过于简单，无法学习到数据的潜在结构时，就会出现欠拟合现象。以生活满意度的线性模型为例，现实情况往往比线性模型复杂得多，所以该模型的预测结果，即使在训练数据上也可能不准确。

解决欠拟合问题的主要方法有以下几种：
- 选择更强大的模型 ：使用具有更多参数的模型，以增加模型的复杂度和表达能力。
- 特征工程 ：为学习算法提供更好的特征，帮助模型更好地理解数据。
- 减少模型约束 ：例如降低正则化超参数的值，让模型有更多的自由度来拟合数据。

2. 机器学习的整体框架与挑战

2.1 机