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【機器學習課程-華盛頓大學】:2 迴歸 2.4 嶺迴歸Ridge Regression
時間 2020-12-30
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低複雜度模型有:高偏差,低方差;高複雜度模型有:低偏差,高方差。 爲了在偏差和方差之間取得平衡,我們來看一種解決方法:嶺迴歸 Ridge Regression嶺迴歸:一種當使用多特徵時的控制過擬合的方法 一、引入Ridge Regression的背景 1、多項式迴歸的過擬合: 高階多項式: 過擬合的一個典型症狀:w參數值很大 2、線性迴歸模型的過擬合更常見: (1)特徵維度:特徵維度對擬合
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