机器学习—正规分析

最新推荐文章于 2025-03-27 09:47:46 发布
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本文探讨了机器学习中过拟合的问题及其解决方案。通过引入正规化技术来避免模型过于复杂，降低对训练数据的依赖，从而提高泛化能力。文章详细介绍了正规化的原理，并对比了线性回归和逻辑回归等不同算法中正规化的应用。

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正规分析

@(My machine learing)
week 3rd 5.2

The Problem of Overfitting

简单的说，就一个数据比较少时
符合曲线符合的很好，可能很扭曲，但是就是局限于数据
但对应新样本就会导致high bias
解决方法

  • 人工检查
  • 算法实现
  • 正规化，去除峰值

Regularization

对于一个正规分析
主要就是对应cost fuction 的方式的改变，对多项式进行惩罚
对应房价问题
这里写图片描述

研究发现要对每一个(除了theta(0))都要进行simplify
加一个惩罚参数很大

下面对两种方法进行分析

Linear Regression

Gradient Descent
这里写图片描述
Normal Equation
这里写图片描述

Logistic Regression

这里写图片描述

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