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機器學習深入與強化--迴歸分析與工程應用
時間 2021-01-02
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線性迴歸與邏輯迴歸 主要是三個概念:損失函數、梯度下降、過擬合與正則化 1、線性迴歸——連續值變量的預測 學習率太小,收斂很慢;學習率太大,可能會震盪。 過擬合:參數過多,導致失去一般性 解決過擬合的評價問題,對損失函數進行正則化:損失函數不僅考慮預測值與真實值的誤差,還考慮到參數θ (過擬合時,因爲曲線會盡可能多的穿過所有的點,使得曲線彎彎曲曲,十分不平滑,會導致參數θ相對比較大,這樣才能扭轉之
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