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过拟合问题（以及如何正则化）

目录

一、过拟合定义 

 二、调试和诊断（正则化线性回归）

1、方法一是减少选取变量的数量

2、方法二是正则化

3、方法二的具体做法

三、正则化逻辑回归

1、正则化的代价函数

 2、正则化逻辑回归函数的梯度下降算法

3、 正则化逻辑回归函数的高级优化算法

一、过拟合定义 

更好的拟合训练集，但是泛化能力较弱，泛化是指应用到新样本的能力。

过拟合问题（以及如何正则化）_第1张图片

 二、调试和诊断（正则化线性回归）

1、方法一是减少选取变量的数量

2、方法二是正则化

即保存所有变量，但是减少量级或者参数θ_j的大小；因无法选择缩小特定的参数，只可选择缩小所有的参数，即将代价函数改变如下：

过拟合问题（以及如何正则化）_第2张图片

 注：λ是用来平衡等式右边两个式子，从而更好地去拟合训练集的目标，若λ设立过大，所有参数都趋于0，则假设模型会欠拟合。

3、方法二的具体做法

 （1）仍利用梯度下降进行拟合，在原本的θj减去（学习率*偏导）的基础上再减去变量参数的偏导

过拟合问题（以及如何正则化）_第3张图片

注：通常学习率α很小，而m很大，所以（1-αλ/m）是一个接近于1的数，θ*（1-αλ/m）即是将θ向0的方向缩小了一点点，θj变小了一点点，进而θj的平方范数变小了

 （2）用正规方程，首先建立一个设计矩阵X

过拟合问题（以及如何正则化）_第4张图片

不可逆问题（选学） 

过拟合问题（以及如何正则化）_第5张图片

三、正则化逻辑回归

1、正则化的代价函数

过拟合问题（以及如何正则化）_第6张图片

 2、正则化逻辑回归函数的梯度下降算法

 过拟合问题（以及如何正则化）_第7张图片

3、 正则化逻辑回归函数的高级优化算法

过拟合问题（以及如何正则化）_第8张图片

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    第十章 位运算   1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节   2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低；   3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程 wiselyman spring4
    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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