Linear Regression

Loss Function 理論基礎:中心極限定理 誤差符合高斯分佈 - 公式推導 解釋了爲什麼損失函數是這個形式 模型求解 意義:理論上推導出模型可解,但對矩陣求導,計算量很大,實際不採用 對目標函數求梯度 使梯度爲0 爲什麼能添加擾動能防過擬合? 通過實踐可得,當n維特徵向量映射成更高維的特徵時,最後求解得到的參數值都很大,因此希望在原loss function基礎上添加關於參數的項,來作爲對
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