吴恩达Machine Learning学习笔记(三)--逻辑回归+正则化
分类任务
原始方法:通过将线性回归的输出映射到0~1,设定阈值来实现分类任务
改进方法:原始方法的效果在实际应用中表现不好,因为分类任务通常不是线性函数,因此提出了逻辑回归
逻辑回归
假设表示--引入sigmoid函数g
sigmoid函数将输出映射到区间(0,1),可以看作是概率
损失函数
多分类
训练多个逻辑回归二分类器,对新的样本取预测概率最高的一个类别
欠拟合与过拟合
欠拟合:高偏差,模型没有很好地捕捉到数据的结构,通常是因为模型太简单,使用特征太少
过拟合:高方差,可以很好地拟合可用数据,但泛化能力很差,通常是因为采用了冗余的特征
解决过拟合:(1)减少不重要的特征数(2)使用正则化方法,降低参数变量theta的幅值
正则化损失函数
线性回归:
逻辑回归:
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