Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化

overfitting(过拟合)

特征过多会导致过拟合（或者说训练样本太少）

线性回归中的过拟合

逻辑回归中的过拟合

Q：如何解决过拟合？

1.减少特征（人工或者用算法）2.正则化（可以保留所有特征）

正则化

overview:

加入惩罚项（其实就是使某些θ趋于0）解决过拟合问题（使h函数图形更加平滑）

Q：实际运用中，不清楚需要对哪些 $\theta$ 进行正则化，怎么办?

对所有θ正则化（除θ_0(Ng说这个是习惯)）

Ng给出的示例中正则化参数 $\lambda=1000$ ，但是 $\lambda$ 取值过大会导致欠拟合（偏见性很强）

λ取值过大会导致θ1~θn均趋于0，而使假设函数h变成一条直线

线性回归的正规化

P.S.需要对 $\theta_0$ 做特殊处理（由于没有对θ_0做正规化）

正规方程的正则化
P.S.当 $\lambda$ >0时可以解决 $X^TX$ 不可逆的问题

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