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吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

    • 7-1.过拟合问题 The problem of overfitting
    • 7-2.代价函数 Cost function
    • 7-3.线性回归的正则化
    • 7-4.Logistic.回归的正则化

7-1.过拟合问题 The problem of overfitting

等同于算法具有高方差high variance
Reasons:too many features
Property:fit the trainning set very well,fail to generalize to new exaamples
解决方法：
吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题_第1张图片

7-2.代价函数 Cost function

惩罚项
参数的数值越小，得到的假设函数就越平滑（简单），就不容易过拟合
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正则化项 regularization term：保持参数尽可能小
lamb da正则化参数 regularization parameter：控制两个不同目标之间的取舍

7-3.线性回归的正则化

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题_第3张图片
在线性回归中，如果lambda很大，导致对参数的惩罚很大，除theta_0的参数都趋于0，则假设函数为水平直线，欠拟合

  • 梯度下降算法
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    注意 1-alpha*（lambda/m）仅仅是略小于1 的数，考虑其对式子的影响
  • 正规方程算法

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题_第5张图片

  • 不可逆问题Non-invertibility
    吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题_第6张图片

7-4.Logistic.回归的正则化

  • 代价函数
    吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题_第7张图片
  • 梯度下降算法
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    吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题_第9张图片

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