Andrew Ng機器學習筆記（四）
一、簡介 二、主要內容 The problem of overfitting: Cost Function： Regularized Linear Regression： Regularized Logistic Regression： 三、參考鏈接 一、簡介 正則化項即罰函數，該項對模型向量進行「懲罰」，從而避免單純最小二乘問題的過擬合問題。正則化項本質上是一種先驗信息，整個最優化問題從貝葉斯觀
相關文章
- 1. Andrew Ng-機器學習筆記1
- 2. Andrew Ng機器學習筆記（六）
- 3. Andrew Ng機器學習筆記（一）
- 4. Andrew Ng 機器學習筆記（八）
- 5. Andrew Ng機器學習筆記（三）
- 6. Andrew Ng 機器學習筆記（一）
- 7. Andrew Ng機器學習筆記#4
- 8. Andrew Ng機器學習筆記#3
- 9. Andrew Ng機器學習筆記（七）
- 10. Andrew Ng機器學習筆記（二）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
