google机器学习笔记（二）
简化正则化 Regularization for Simplicity 为了简化而进行的正则化。 正则化：降低模型的复杂度以减少过拟合的方法。 先理解正则化的意义：依据不要过于信赖样本的原则。 训练集具有独特扰动和特殊性。（类比学习语言的时候如果完全学习一个人的说话方式，则会不经意学到很多口癖） 正则化的方法有： 1、及时停止（难度较大，不易把握） 2、对模型复杂度进行惩罚（使模型不会无限制复杂化
相关文章
- 1. 机器学习笔记（二）
- 2. 《机器学习》笔记（二）
- 3. 机器学习笔记（二)
- 4. Google机器学习课程笔记（3）
- 5. google机器学习笔记（三）
- 6. Google机器学习课程笔记（1）
- 7. Google机器学习课程笔记（2）
- 8. 【Google 机器学习笔记】三、深入了解机器学习
- 9. google 机器学习复习及重点笔记（二）
- 10. 机器学习学习笔记（二）
- 更多相关文章...
- • Google Chrome 浏览器 - 浏览器信息
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习笔记（二）
- 2. 《机器学习》笔记（二）
- 3. 机器学习笔记（二)
- 4. Google机器学习课程笔记（3）
- 5. google机器学习笔记（三）
- 6. Google机器学习课程笔记（1）
- 7. Google机器学习课程笔记（2）
- 8. 【Google 机器学习笔记】三、深入了解机器学习
- 9. google 机器学习复习及重点笔记（二）
- 10. 机器学习学习笔记（二）