机器学习(五)--------正则化(Regularization)
过拟合(over-fitting)
欠拟合 正好 过拟合
怎么解决
1.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征,或者使用一
些模型选择的算法来帮忙(例如 PCA)
2.正则化。 保留所有的特征,但是减少参数的大小(magnitude)
回归问题的模型是
是高次项导致了这个问题
我们决定要减少
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