吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化 一、 过拟合问题 1.线性回归过拟合问题 2.逻辑回归过拟合问题 3.过拟合的解决 二、 正则化后的代价函数 1.正则化思想 2.实际使用的正则化 三、 正则化的线性回归 1.梯度下降的情况 2.正规方程的情况 四、 正则化的逻辑回归 1.梯度下降的情况 2.高级优化算法的情况 上一个笔记介绍了第二个机器学习算法——逻辑回归，主要用于解决分类问题，应

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