Regularization

overfitting

如果特征过多，但是训练集不够时，很有可能会出现overfitting

解决overfitting的几种方法

减少特征数
  • 手动选择需要保留哪些特征
  • Model selection algorithm
Regularization

cosf function
J(\theta_0,\theta_1,...,\theta_n)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^i)-y^i)^2+\frac{1}{2m}\lambda\sum_{j=1}^n\theta_j^2

  • Keep all the features,but reduce magnitude/values of parameters \theta_j
    it works well when we have a lot of features,each of which contributes a bit to predicting y
最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成，浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

友情链接更多精彩内容