【机器学习吴恩达】过拟合问题（正则化）

最新推荐文章于 2023-11-10 14:28:28 发布
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本文深入探讨了线性回归和逻辑回归中的正则化技术，详细解释了正则化参数λ的作用，以及如何通过梯度下降和正则方程进行参数更新，避免过拟合现象，同时提供了正则化在高级优化算法中的应用。

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1.减少变量
2.正则化
线性回归的正则化
（1）正则化
在这里插入图片描述
其中λ有两个作用:(1)使第一部分更好的拟合数据(2)使第二部分参数尽可能的小，从而避免过拟合
PS：λ不宜选的过大，会导致θ过小，从而发生欠拟合
（2）正则化后的梯度下降
在这里插入图片描述
PS：(1-α**)的值会小于1，后面α1/m*和一般个梯度更新函数相同，因此整个式子相较于原来的更新函数，θ每一步都比之前都缩小的程度大了点
（3）正则化后的正则方程
在这里插入图片描述
逻辑回归的正则化
（1）正则化
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（2）梯度下降
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高级优化算法的正则化
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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
11-08 463
机器学习之逻辑回归、过拟合、正则化（吴恩达机器学习）
吴恩达《Machine Learning》-概念（一）
丰brother的博客
06-04 1778
入坑吴恩达大佬的机器学习课程。纯英文教学和作业还有编程作业还是很挑战的，希望早日结课拿证。 机器学习定义 T是此次机器学习的任务 测试题： “A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its perfor...
吴恩达机器学习--过拟合问题
W_Y_J_love的博客
04-10 352
如何处理过拟合问题 文章目录如何处理过拟合问题前言什么是过拟合一、减少特征的数量二、正则化 前言 看到这篇文章的同学，我希望是已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 在这篇文章中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且在此之后接下来的几个视频...
吴恩达7.1：过拟合问题
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
09-09 360
到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 在这段视频中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且在此之后接下来的几个视频中，我们将谈论一种称为正则化(regularization)的技术，它可以改善或者减少过度拟合问题。 如果我们...
吴恩达机器学习笔记-过拟合
weixin_33835690的博客
09-07 256
概念 假设我们有一组数据集如下图所示： 左边的图中，我们假设$y = \theta_0 + \theta_1x$，与数据集进行比较发现此函数和数据的拟合度并不是很高，先然数据并不是呈现一条直线的形状，因此我们认为此函数并不能很好的预测后面的数据的真实情况，我们通常称这种情况为欠拟合（underfitting）；中间的图中，我们假设$y ...
【吴恩达机器学习笔记详解】第七章 过拟合和对策
weixin_43872169的博客
05-14 639
7.1 过拟合 什么是过拟合呢？ 我们还是以房价预测为例子，对于图1来说，我们找到一条曲线来拟合房价，但是随着size的越来越大，价格的增长速度减小了，所以曲线不能很好的拟合，通常称这样的曲线叫做欠拟合，或者叫做有很高的偏差。 第二个图加上了二次函数来拟合，我们可以看到如图所示能够很好的去拟合图像。 第三个图我们加上了很多复杂的多项式，我们可以看到如图所示，看起来拟合程度更高，但是他是一条扭曲的图像，它不停的上下波动，事实上我们不认为这是一条预测房价很好的模型，我们称这种问题叫做过度拟合，另一种说法是这个
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
最新发布
09-22
林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、学习的可行性、训练与测试的区别、泛化理论、VC维、噪声和误差、线性回归、逻辑回归、线性...
机器学习吴恩达实验代码
01-03
在机器学习领域，吴恩达（Andrew Ng）是一位极具影响力的教授，他在Coursera上的机器学习课程深受全球学习者喜爱。这些实验代码是基于吴恩达课程中的实践部分，旨在帮助学生深入理解理论知识并应用到实际问题中。...
吴恩达斯坦福机器学习课：第7讲-过拟合与正则化
"斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程第7讲课件，涵盖了关于过拟合问题及其解决方案的讲解，包括线性回归和逻辑回归的应用，并介绍了如何通过减少特征数量和正则化来应对过拟合挑战。" 在这次吴恩达老师的机器学习...
吴恩达机器学习笔记pdf格式
05-19
此外，正则化技术如L1和L2正则化也将被讨论，以防止过拟合。 第五周至第七周，将探讨更复杂的模型，如神经网络和深度学习。学习者将了解神经网络的结构和工作原理，包括反向传播算法，以及如何用TensorFlow或Keras...
吴恩达机器学习（四）过拟合与正则化
fun1024
03-01 1347
-
吴恩达 机器学习课程笔记（六）过拟合问题
qq_33735228的博客
09-21 397
文章目录什么是过拟合线性回归中的过拟合逻辑回归中的过拟合过拟合的解决方法正则化原理高阶参数惩罚项惩罚所有参数正则化线性回归正则化逻辑回归 什么是过拟合 线性回归中的过拟合 沿用房价预测问题，下边三幅图分别代表欠拟合（underfitting，high bias）、拟合（刚好合适）、过拟合（overfitting，high variance） bias理解：算法带有一种很强的偏见（偏差），认为房子价格与面积线性相关，而罔顾数据（证据）的不符，先入为主地拟合一条直线，最终导致拟合效果很差。 variance理解
吴恩达j机器学习之过拟合
weixin_30888413的博客
11-05 109
五、编程作业： 　　　　见：https://www.cnblogs.com/tommyngx/p/9933803.html 转载于:https://www.cnblogs.com/tommyngx/p/9910443.html...
吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型
qq_46179411的博客
11-10 1389
而当 λ 较大时，正则化的惩罚力度增强，模型的复杂度降低，更趋向于简单的拟合。其中，X 是输入特征矩阵，y 是输出向量，L 是一个对角矩阵，对角元素为 [0,1,1,...,1][0,1,1,...,1]，与 θ0 ​对应的元素为 0。正则化项的引入使得参数更新时，每次都减少一个额外的值，这使得模型更趋向于简单的拟合。通过调整 λ 的值，可以控制正则化的强度，从而影响模型的复杂性和拟合效果。通过调整 λ 的值，我们可以在模型的复杂性和泛化能力之间找到平衡点，防止过拟合的发生。
欠拟合 过拟合 正则化-------吴恩达机器学习心得
weixin_44102752的博客
10-21 318
欠拟合 过拟合 正则化 模型训练过程中会出现“欠拟合”（Underfitting）“过拟合”(Overfitting)现象。 （欠拟合又可以表示为“高偏差”，而过拟合又可以称为“高方差”，对于高误差和高方差的解释会在另一篇里解释。） 如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。 而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数...
吴恩达《Machine Learning》-Dimensionality Reduction降维（十四）
丰brother的博客
07-22 433
Data Compression数据压缩 为了让机器学习算法的运行效率更高，我们一般对于一些有特点的数据采取数据压缩。 如上图，数据集大多分布在一条线上附近，这种数据我们可以采用数据压缩。其操作是将直线附近的数据投影在本直线上。相当于将一个二维数据，降维成一维数据。 同理多于三维数据，我们也可以考虑投影在二维平面。（一般三维数据分布在二维平面附近）。此时我们仅仅需要两个维度，即投影二维平面的Z...
吴恩达机器学习笔记--第三周-4.解决过拟合问题
野心家-Andy的博客
04-20 817
week3-4.Solving the Problem of Overfitting一、The Problem of Overfittingunderfitting=high bias；overfitting=high variance。避免过拟合的方法：二、Cost Function在代价函数J中对每个参数theta加入正则化项（罚函数），从而使所有的参数变小。但是不对theta0增加正则化项。...
吴恩达《Machine Learning》-Overfitting过拟合解决（七）
丰brother的博客
06-16 1269
Overfitting数据过拟合 当我们有很多特征，我们的模型拟合训练数据非常好，但是对于新的预测数据，缺乏泛化能力。 Underfit数据欠拟合 对于训练数据的拟合能力过于弱 逻辑回归分类情况 练习题： 选择（C），过拟合能够很好地拟合训练数据。但是对于新的数据预测能力差，没有泛化能力 解决过拟合问题 1.减少特征的数量 2.使用正则化 Regularization正则化为了解决过拟...
吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（六）
zchang81的博客
11-03 5238
1、训练/开发/测试集; 2、偏差/方差; 3、常用的几种正则化方法; 4、梯度消失和梯度爆炸.
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