【机器学习课程-华盛顿大学】：2 回归 2.4 岭回归Ridge Regression
低复杂度模型有：高偏差，低方差；高复杂度模型有：低偏差，高方差。 为了在偏差和方差之间取得平衡，我们来看一种解决方法：岭回归 Ridge Regression岭回归：一种当使用多特征时的控制过拟合的方法 一、引入Ridge Regression的背景 1、多项式回归的过拟合： 高阶多项式： 过拟合的一个典型症状：w参数值很大 2、线性回归模型的过拟合更常见： （1）特征维度：特征维度对拟合
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