Regularization

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#数据结构与算法 #python

本文介绍在机器学习中如何使用正则化技术来减少过拟合现象。通过修改线性回归和逻辑回归的成本函数，可以有效地控制模型复杂度，从而避免过拟合问题。文章还提供了一个通用的梯度下降计算公式。

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Regularization能在一定程度上减少过拟合

在线性回归中，J(θ)修改为：

165255_Lt84_1426212.png

在逻辑回归中，J(θ)修改为：

165254_kYLr_1426212.png


不管是线性回归还是逻辑回归，梯度下降的计算公式都是：

165251_jwlJ_1426212.png

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D_SJ
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