機器學習入門筆記(五)----過擬合問題

上右邊的圖像，展示過擬合的情況。 過擬合問題，解決方法： 1.減少特徵數量 2.正規化：保留所有特徵，弱化特徵參數。 正規化(regularization): 代價函數:  1.線性迴歸：  （1）梯度下降 對theta0不懲罰，其餘theta引入正規化參數lamada。 （2） 方程法： 2.邏輯迴歸 與線性迴歸相同，加入theta懲罰項。 偏導（可用於梯度下降和Advanced optimiz

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