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
机器学习(五)--------正则化(Regularization)的更多相关文章
- [DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.4_1.8深度学习实用层面_正则化Regularization与改善过拟合
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(re ...
- zzL1和L2正则化regularization
最优化方法:L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化 ...
- 7、 正则化(Regularization)
7.1 过拟合的问题 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-fittin ...
- 机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归
机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基 ...
- 机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”,感知机
机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”,感知机 感知机是二类分类的线性分类模型,是神经网络和支持向量机的基础.其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值之一,即二类分类 ...
- 机器学习(四)正则化与过拟合问题 Regularization / The Problem of Overfitting
文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人 ...
- (五)用正则化(Regularization)来解决过拟合
1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导 ...
- [笔记]机器学习(Machine Learning) - 03.正则化(Regularization)
欠拟合(Underfitting)与过拟合(Overfitting) 上面两张图分别是回归问题和分类问题的欠拟合和过度拟合的例子.可以看到,如果使用直线(两组图的第一张)来拟合训,并不能很好地适应我们 ...
- 机器学习之正则化(Regularization)
1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图. 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上 ...
随机推荐
- C语言数据结构基础学习笔记——图
图(G)由顶点集(V)和边集(E)组成,G=(V,E) 常用概念: ①V(G)表示图G中顶点的有限非空集,V永不为空: ②用|V|表示图G中顶点的个数,也称为图G的阶: ③E(G)表示图G中顶点之间关 ...
- 字符串排序--string类的使用
最近帮他们做了一个简单的c++的题目,以前做过,当时是借鉴的别人的代码,现在也忘得差不多了,不过思路还有,现在正好可以再温习一下. 题目要求如下: 先输入你要输入的字符串的个数.然后换行输入该组字符串 ...
- ReentrantLock原理
ReentrantLock主要利用CAS+CLH队列来实现.它支持公平锁和非公平锁,两者的实现类似. CAS:Compare and Swap,比较并交换.CAS有3个操作数:内存值V.预期值A.要修 ...
- 前端 js加密 后台java 解密 RSA
前端代码 : $.ajax({ type:"GET", url:"http://localhost:8084/getPulbicKey", dataType:& ...
- eclipse使用报错集锦
问题1.Eclipse启动时总是提示“subversive connector discovery”解决方案 解答1:在eclipse_workSpace(工作空间下)\.metadata\.plug ...
- ubuntu远程windows桌面
最近把系统装成了ubuntu,需要远程windows ,就用到了ubuntu的 rdesktop工具 1.先打开终端输入 rdesktop 看系统是否安装了 rdesktop 如果没有安装需要 ...
- 彻底搞懂Scrapy的中间件(三)
在前面两篇文章介绍了下载器中间件的使用,这篇文章将会介绍爬虫中间件(Spider Middleware)的使用. 爬虫中间件 爬虫中间件的用法与下载器中间件非常相似,只是它们的作用对象不同.下载器中间 ...
- Vue初接触 stage1
开始学Vue辣!哈哈哈哈哈真的好好玩啊Vue!这个写法我真的太爱了! stage1 4-27 先写一下安装Vue devtools时遇到的问题(说来神奇,我是写第一个实例的时候试着在控制台打印了这个空 ...
- Exp2 后门原理与实践 - 20164304 姜奥
实验内容 (1)使用netcat获取主机操作Shell,cron启动 (2)使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 (3)使用MSF meterpreter(或其他软件)生成可执行文件 ...
- 将String类型的json字符串转换成java对象
1,import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); Mycl ...