机器学习--模型复杂度及正则化

逻辑回归会倾向于学习到 ω \omega ω最大的值，怎么解决这个问题 在损失函数中引入正则项： L ( θ ) = ∑ i = 1 N y i l o g ( 1 1 + exp ⁡ ( − ω T x ) ) + ( 1 − y i ) l o g ( exp ⁡ ( − ω T x ) 1 + exp ⁡ ( − ω T x ) + 1 2 λ ω 2 L(\theta) = \sum_{i

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