Machine Learning第五記——HW3、HW4
HW3——Regularization 對於正則化的使用即是爲了緩解訓練過程中出現的過擬合現象。本實驗即爲驗證正則化在訓練過程中的實際效果。 下面分別爲無正則項的loss計算公式和有正則項的loss計算公式： 後面帶λ的項即爲正則化項。這裏計算時有一點需要注意，即正則項計算時不計算權重集θ的第一個權重。我理解的原因是：使用正則化來避免過擬合是爲了使訓練得到的模型不對訓練集中
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