Machine Learning课程笔记3：归一化

最新推荐文章于 2025-03-19 17:08:57 发布
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本文介绍了过拟合问题，通过线性和四次方模型对比说明了过拟合现象。针对过拟合，提出了两种解决方案：减少特征量和归一化。详细探讨了归一化在代价函数和线性、逻辑回归模型中的应用，并提供了归一化线性回归的正规方程。最后，展示了归一化逻辑回归的梯度下降算法。

1、过拟合问题

还是以预测房价作为例子：

第一个模型是一个线性模型，不能很好的适应训练集，称之为低度拟合（underfit），第三个图用了四次方模型，虽然能很好的适应训练集但是在对新输入变量进行预测时可能会效果不好，称之为过拟合（overfit），所以相对而言第二个模型更合适。

分类问题中也存在这样的问题：


如何处理过拟合问题？

1、减少特征量个数

可以手工选择保留哪些特征量

或者使用一

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