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机器学习(五)——正规化
时间 2021-01-13
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吴恩达
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目录 一、前言 二、过拟合 三、代价函数: 四、线性回归正则化 1、梯度下降 2、正规方程 五、Logistic回归正规化 一、前言 吴恩达机器学习第八章——正规化 笔记 所有图片与例子均来自吴恩达视频课 二、过拟合 欠拟合:指模型学习较弱,而数据复杂度较高的情况,此时模型由于学习能力不足,无法学习到数据集中的“一般规律”,因而导致泛化能力弱。 过拟合:值模型学习能力过强的情况
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