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《Machine Learning》第四講 正則化(regularization)
時間 2020-12-24
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1.過擬合問題(overfitting) 過擬合問題出現的原因是,我們在進行線性迴歸時,選取的特徵值過多,而訓練樣本較少時,最終所得出的代價函數J(θ) 會越來越小,甚至出現近似於0的情況。代價爲0不見得是一件好事,這樣訓練出來的模型只是能良好的擬合訓練樣本數據,而我們進行線性迴歸的目的是預測,我們需要得到的是一個泛化能力強的模型,圖中從左至右依次是欠擬合、擬合、過擬合的情況。
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