机器学习入门笔记(五)----过拟合问题

最新推荐文章于 2024-07-31 10:24:52 发布

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分类专栏：数据科学

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本文探讨了过拟合这一机器学习常见问题，并介绍了两种有效缓解过拟合的方法：减少特征数量与正规化。通过调整模型复杂度及使用正规化参数，可以避免模型过于复杂而导致的训练集表现好而泛化能力差的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

上右边的图像，展示过拟合的情况。

过拟合问题，解决方法：

1.减少特征数量

2.正规化：保留所有特征，弱化特征参数。

正规化(regularization):

代价函数:

1.线性回归：

（1）梯度下降

对theta0不惩罚，其余theta引入正规化参数lamada。

（2）方程法：

2.逻辑回归

与线性回归相同，加入theta惩罚项。

偏导（可用于梯度下降和Advanced optimization）:

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