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李宏毅机器学习学习打卡Task02-回归篇

一、回归定义与应用例子

1.回归定义

Regression 就是找到一个函数 function，通过输入特征 x，输出一个数值 Scalar。

2.回归应用例子

1.股市预测
输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等
输出：预测股市明天的平均值
2.自动驾驶
输入：无人车上的各个sensor的数据，例如路况、测出的车距等
输出：方向盘的角度
3.商品推荐
输入：商品A的特性，商品B的特性
输出：购买商品B的可能性
4.Pokemon精灵攻击力预测：
输入：进化前的CP值、物种、血量、重量、高度
输出：进化后的CP值

二、模型步骤

Step1：模型假设，选择模型框架（线性模型）
Step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）
Step3：模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）

李宏毅机器学习学习打卡Task02-回归篇_第1张图片

三、验证训练模型的好坏

使用训练集和测试集的平均误差来验证模型的好坏

四、更强大复杂的模型

1元N次线性模型

五、过拟合问题

在训练集上面表现更为优秀的模型（通常是更复杂的模型），在测试集上效果反而变差了。
这就是模型在训练集上过拟合的问题。

六、步骤优化

Step1优化：2个input的四个线性模型是合并到一个线性模型中
Step2优化：如果希望模型更强大表现更好（更多参数，更多input）
Step3优化：加入正则化

李宏毅机器学习学习打卡Task02-回归篇_第2张图片

李宏毅机器学习学习打卡Task02-回归篇_第3张图片

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他