正则化法解决线性回归和Logistic回归的过拟合问题

最新推荐文章于 2024-03-13 16:04:10 发布
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本文探讨了线性回归和Logistic回归中的过拟合问题，介绍了如何诊断和调试过拟合，以及正则化的运行原理。通过修改代价函数，正则化能有效防止模型在训练数据上的过度拟合，提升模型泛化能力。

- 线性回归中的过拟合问题
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- Logistic回归中的过拟合问题
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- 如何诊断和调试过拟合问题，如何专门用工具来识别过拟合和欠拟合：

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- 正则化是如何运行的？写出相应的代价函数
1、正则化背后的思想
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2、线性回归的正则化
使用梯度下降法、正规方程最优化含有正则目标的代价函数
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并且正则化考虑到了线性回归最优化代价函数采用正规方程法中的不可逆问题
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  • 将正则化应用到Logistic回归中
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    修改后的Logistic回归的 costFunction函数
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  • 如果λ过大，会使得假设函数欠拟合数据。

  • 引入正则化，会使得模型在训练集上表现更好。这句话错误

  • 引入正则化，会使得模型在非训练集数据上表象更好，正确。

自然语言处理之文本分类：Logistic回归：过拟合与正则化技术
最新发布
zhubeibei168的博客
05-11 1024
通过上述示例，我们了解了Logistic回归在文本分类中的应用，以及如何使用正则化技术来防止过拟合。在实际应用中，选择合适的特征提取方法和正则化策略对于构建一个高效、准确的文本分类模型至关重要。注意：上述代码示例中使用的数据集非常简单，仅用于演示目的。在实际项目中，应使用更复杂、更真实的数据集，并可能需要进行更详细的预处理和参数调优。在自然语言处理(NLP)的文本分类任务中，Logistic回归是一种广泛使用的线性模型，它能够处理二分类或多分类问题。
机器学习之逻辑回归、过拟合、正则化（吴恩达机器学习）
学习中
11-08 540
机器学习之逻辑回归、过拟合、正则化（吴恩达机器学习）
Standford机器学习 逻辑回归（Logistic Regission）以及过拟合问题解决（Regularization）
Jackie_Zhu的专栏
05-07 1万+
1.分类问题 判断一封邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是良性的还是恶性的，这些都是分类问题。在分类问题中，通常输出值只有两个（一般是两类的问题，多类问题其实是两类问题的推广）（0叫做负类，1叫做正类）。给定一组数据，标记有特征和类别，数据如（x(i),y(i)），由于输出只有两个值，如果用回归来解决会取得非常不好的效果。   在良性肿瘤和恶性肿瘤的预测中，样本数据如下   上图是用线
机器学习（九）正则化解决线性回归和逻辑回归的过拟合问题
Mekeater的博客
01-02 826
机器学习（九）正则化解决线性回归和逻辑回归的过拟合问题 前言： 关门关于机器学习，我们学习了线性回归和逻辑回归的相关算法，这两类问题都是监督分类问题，也就是事先有一定的训练样本，然后在这些训练样本的基础上得到我们的学习算法。那么这就存在一个问题，那就是根据已有的训练样本训练出来的学习器可能过分依赖现有的样本，即它能够在现有的训练样本中起到很好的作用，但一旦换本问题的另一些训练样本，该学习器就不能够...
正则化——处理过拟合（线性回归和逻辑回归）
今天要吃烤地瓜的博客
03-17 379
J(θ)=12m[∑i=1mhθ(x(i))−y(i)+λ∑j=1nθj2]J(\theta)=\frac{1}{2m}[\sum^m_{i=1}h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)}+\lambda\sum^n_{j=1}\theta^2_j]J(θ)=2m1​[i=1∑m​hθ​(x(i))−y(i)+λj=1∑n​θj2​] ...
浅谈Logistic回归及过拟合
weixin_30872671的博客
06-13 178
　　判断学习速率是否合适？每步都下降即可。这篇先不整理吧... 　　这节学习的是逻辑回归（Logistic Regression），也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤： 　　1）对于一个问题，我们用数学语言来描述它，然后建立一个模型，例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题； 　　2）通过最大似然、最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型...
Machine Learning第三讲[Logistic回归] --（四）解决过拟合问题
小太阳~
04-21 5276
内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第三章内容的Solving the Problem of Overfitting部分。 一、The Problem of Overfitting（过拟合问题） 1、下面是线性回归的例子，图一、图二、图三反映了三种情况，下见图注释。 2、下面是logistic回归的例子，同样，图一、图二、图三反映了三种情况： 3、过拟合问
机器学习笔记02（多元线性回归&logistics回归&正则化）
Brianyjh的博客
07-12 2624
文章目录01 引言(多元线性回归)多元线性回归梯度下降梯度下降技巧01-特征缩放梯度下降技巧02-学习率与终止迭代条件用多项式回归模型02 Normal Equation法推导过程Normal Equation法与梯度下降法比较 01 引言(多元线性回归) “多元线性回归本质上与单元变量线性回归没太大区别” 增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： 引入多元变量后，我们直接把原来的函数 简写为 多元线性回归 梯度下降 多元变量的线性回归的梯度下降与一元的没什么区别 梯度下降技巧01-特征缩放 在我们面对
正则化的logistic回归
二郎银的博客
05-04 1349
上一篇我们学到了logistic回归， 线性的模型固然好用，而且计算方便，但实际上很多问题是不满足的
正则化、线性回归、逻辑回归
范fun的博客
05-19 979
还是以前的那个房价预测的例子，左图是拟合的比较好的，右图显然过拟合了。 是我们的优化目标，要最小化这个均方误差代价函数。现在对它进行一些修改，加上了，其中1000只是随便选的一个比较大的数。现在要使这个修改后的函数尽可能小的方法只有一个，那就是要尽可能的小，因为它们的系数1000有点大，这样就导致这个函数的值变得很大。当时，相当于这两项去掉了，结果目标哈函数就是一个二次函数加上一个很...
Stanford机器学习---第三讲. 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization...
weixin_34190136的博客
06-24 200
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A...
线性回归的正规方程法
Irimsky
10-30 2056
正规方程 正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的： ∂∂θjJ(θi)=0\frac{\partial}{\partial \theta_j} J(\theta_i) = 0∂θj​∂​J(θi​)=0 假设我们的训练集特征矩阵为 XXX（包含了
逻辑回归过拟合分析与解决方案
ywj_1991的博客
03-11 6920
《老饼讲解机器学习》：本文讲解逻辑回归过拟合的原因，和具体解决方案。在变量处理得当的条件下，逻辑回归过拟合是比较少的，但还是会有些坑需要注意，本文正是通过分析原因和解决方案，以避免逻辑回归过拟合和当遇到过拟合时解决过拟合。
【吴恩达02-2】过拟合、正则化losgitic回归
因为遇见你，我，三生有幸呀
04-18 584
首先总结一下过拟合（高方差、低偏差）的几种解决方法： 减少变量选取，即降低特征维度，但这种方法减少了变量的获取。 正则化：保留所有特征，但是减少量级或参数theta的值 增加数据丰富度，如果是图像问题就可以进行数据增强 归一化数据： 测试集的归一化的均值和标准偏差应该来源于训练集。如果你熟悉Python的sklearn的话， 你就应该知道应该先对训练集数据fit，得到包含均值和标准偏差的scaler，然后再分别对训练集和验证集transform。 这个问题其实很好，很多人不注意，最容易犯的错误就
每天五分钟机器学习：梯度下降求解正则化的逻辑回归模型的最优解
huanfeng_AI的博客
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本节课程我们将学习如何使用梯度下降算法求解正则化的逻辑回归模型的最优解。
机器学习——过拟合问题、正则化解决法
什么时候才不是菜鸟....
03-13 1729
过拟合问题；正则化解决过拟合问题
逻辑回归 - 理论篇
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云深不知处
07-16 34万+
此文章为初学机器学习时，对Andrew NG《机器学习》课程整理所写，也参考了其他优快云同学的笔记，写的较为粗糙，很多网友帮助我指正了问题，现在重新更新向量化部分，并加入实践篇。 什么是逻辑回归？ Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedli...
逻辑回归与过拟合问题
ferriswym的博客
03-26 8823
逻辑回归（Logistic Regression）分类问题（classification）是机器学习要解决的另一大类问题，这里用到的方法是逻辑回归（logistic regression），也是目前机器学习领域应用最广泛的方法。
Stanford机器学习：逻辑回归与过拟合解决方案- Regularization
"这篇资源是关于Stanford大学机器学习课程中的逻辑回归（Logistic Regression）以及如何解决过拟合问题的教程，由Jackie_Zhu撰写，并提供了相关的博客链接。主要内容涉及逻辑回归在分类问题中的应用，特别是面对二...
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