CS229-吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记（2）

4.2多变量梯度下降和单变量线性回归一样，我们在多变量线性回归中也给他构建一个代价函数，这个代价函数是所有建模误差的平方和：我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为：我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一个新的值，如此循环直到收敛。Python代码：defcomputeCost(X,y,theta
叶锦·2020-08-12 00:16

吴恩达机器学习笔记第一课——线性回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefplot_data(data):data.plot(kind='scatter',x='population',y='profit',figsize=(8,5))plt.xlabel('populatio
STUDY EVERY DAY·2020-08-11 10:28

吴恩达机器学习笔记 —— 19 应用举例：照片OCR（光学字符识别）

吴恩达机器学习笔记——19应用举例：照片OCR（光学字符识别）本章讲述的是一个复杂的机器学习系统，通过它可以看到机器学习的系统是如何组装起来的；另外也说明了一个复杂的流水线系统如何定位瓶颈与分配资源。
xing halo·2020-08-04 08:31

吴恩达机器学习笔记-机器学习系统设计

确定执行的优先级我们已经学习过一些机器学习的算法，那么如何设计一个机器学习系统呢，课程中举了一个垃圾邮件分类器的例子，例子比较简单这里就不再赘述：那么如何来提升这个分类器的准确度呢？有下面几个建议：收集更多的数据增加更复杂的特征（比如邮件头）开发更复杂的算法来鉴定错误拼写误差分析如果你准备研发一个机器学习应用，下面有一些关于开发的一些建议：其中误差分析不一定会对改善算法的表现有帮助，唯一的办法是尝
wu740027007·2020-08-03 08:23

吴恩达机器学习笔记-模型及代价函数

本文主要讲述一元线性回归算法的主要内容，因此默认对监督学习的定义有所了解，若不清楚可查看吴恩达机器学习第一讲或自行Google。首先，我们知道,在监督学习中，我们一般都会有已有的数据集且其拥有明确的输入输出结果.监督学习主要分为回归和分类两种类型，而这里我们只讨论回归问题。模型概述在回归问题中，一般都是去尝试寻找一个连续的函数来尽可能的表达出输入输出之间的关系，为了方便表示，我们使用$x^(i)$
weixin_34137799·2020-08-03 07:05

[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节

12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~吴恩达老师课程原地址参考资料斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记by黄海广12.5SVM参数细节标记点选取标记点(landmark)如图所示为l(1),l(2),l(3)l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}l(1),l(2),l(3),设核函数为高斯函数，其中设预测函数y=1ifθ0+θ1f1+θ2f2+θ3f3≥0\theta_0+
武科大许志伟·2020-08-03 05:12

吴恩达机器学习笔记第七周 SVM支持向量机

由逻辑回归引入SVM：支持向量机或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时，提供了一种更为清晰更加强大的方式，我们在逻辑回归中所用的假设函数h(x)的曲线如图：当y=1时，我们希望假设函数能趋向于1，即z>=0,当预测y=0时，我们希望假设函数能趋向于0，即z=1.对于负样本y=0，我们希望cost2(z)=0，即z=0在应用中我们可能需要标记点l1,l2,l3或者更多，我们如何来选择这些标记点呢。
Raven_shhy·2020-08-03 05:51

吴恩达机器学习笔记---正规方程及推导

前言1.正规方程(NormalEquation)2.正规方程不可逆性及其推导过程正规方程(NormalEquation)到目前为止，对模型参数θ0\theta_{0}θ0，θ1\theta_{1}θ1，θ2\theta_{2}θ2…θn\theta_{n}θn的求解都是使用梯度下降的方式，这种迭代算法需要经过很多次迭代才能收敛到全局最小值。而我们知道求解函数取最小值时候的解可以利用求导，并令倒数为
ML0209·2020-08-03 04:20

吴恩达机器学习笔记（6）SVM支持向量机

这一部分是对吴恩达机器学习SVM支持向量机内容的总结，主要分为以下几个部分1.线性核函数的SVM2.高斯核函数的SVM3.利用SVM进行垃圾邮件检测这一部分的代码非常繁琐，这里仅展示其功能及运行过程，对代码细节不再深究SVM的理论原理见笔记本1.线性核函数的SVM首先仍然是数据可视化fprintf('LoadingandVisualizingData...\n')load('ex6data1.ma
深度啊学习啊·2020-08-03 03:49

吴恩达机器学习笔记——指数分布族&广义线性模型&逻辑回归概率模型推导

此文章解释指数分布族，广义重点内容线性模型，以及逻辑回归的概率解释推导。1.指数分布族指数分布族即为指数形式的概率分布：其中，T(y)为充分统计量，tau为自然参数。大多数的概率分布都可以转化为指数分布模型，下文会有例子。2.广义线性模型广义线性模型通过指数分布族来引出。广义线性模型有三个假设：(1)y|x;θExponentialFamily（η）；给定样本x与参数θ，样本分类y服从指数分布族中
BestRivenZC·2020-08-03 03:29

吴恩达机器学习笔记——softmax回归概率模型推导

此文章解释指数分布族，广义重点内容线性模型，以及softmax回归的概率解释推导。1.指数分布族指数分布族即为指数形式的概率分布：其中，T(y)为充分统计量，tau为自然参数。大多数的概率分布都可以转化为指数分布模型，下文会有例子。2.广义线性模型广义线性模型通过指数分布族来引出。广义线性模型有三个假设：(1)y|x;θExponentialFamily（η）；给定样本x与参数θ，样本分类y服从指
BestRivenZC·2020-08-03 03:29

吴恩达机器学习笔记（10）——支持向量机SVM

一、优化目标支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是另一种监督式学习算法。它有时候更加的简洁和强大。我们将逻辑回归中的代价函数转化一下，并使用两段直线来尝试替代曲线，这被称作hingeloss函数。我们把第一项定义为cost1(z)，第二项定义为cost0(z)，那么可以说cost1(z)是当y=1时进行分类的代价函数，cost0(z)是当y=0时进行分类的代价函数。用co
阿尔基亚·2020-08-03 00:43

吴恩达机器学习笔记 - 线性回归 & 代价函数 & 梯度下降

一、基本概念1.1机器学习的定义一个年代近一点的定义，由来自卡内基梅隆大学的TomMitchell提出，一个好的学习问题定义如下：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。比如以下棋的机器学习算法为例：经验E就是程序上万次的自我练习的经验，任务T是下棋，性能度量值P是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。1.
登龙·2020-08-02 23:28

吴恩达机器学习笔记-SVM（cs229）

下面是一个最简单的SVM：分类算法：支持向量机（SVM）是一个分类算法（机器学习中经常把算法称为一个“机器”），它的目标是找到图中实线所表示的决策边界，也称为超平面（Hyperplane）支持向量（Supportvectors）：支持向量就是图中虚线穿过的数据点（两个×与一个O），直观上来看，它们确定了超平面的位置——超平面与过同一类的两个支持向量（两个×）的直线平行，并且两类支持向量到超平面的距
wu740027007·2020-08-02 21:34

吴恩达机器学习笔记之监督学习

Supervisedlearning：监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成。比如房价的预测，给定一系列房子的数据，给定数据集中每个样本的正确价格，实际的售价运用学习算法，来算出更多的正确答案。用专业的术语来讲，这叫做回归问题，即试着推测出一系列连续值属性。还有一类问题叫做分类问题，比如根据一个人的外貌预测一个人是男生还是女生，预测结果是离散的，可以根据多个特征来预
iblue_coffee·2020-07-29 17:11

吴恩达机器学习笔记1 初识机器学习

本章节主要介绍了监督学习和无监督学习的概念与举例，适合小白入门机器学习。1.监督学习监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。房价问题首先给了一系列房子的数据，然后给定数据集中每个样本实际的售价，然后运用学习算法，算出更多的正确答案。这是一个回归问题，回归是指预测连续值的属性。可以用一条直线、二次函数或二阶多项式拟合数据做出预测。肿瘤问题假设想通过查看病历来推测乳腺癌
xz23333·2020-07-29 09:33

吴恩达机器学习笔记之照片OCR

问题描述：照片光学识别（PhotoOpticalCharacterRecognition）,一般有如下几个步骤：1.文字侦测（Textdetection）：将图片上的文字与其他环境对象分离开来。2.字符划分（Charactersegementation）：将文字分割成一个个单个的字符。3.字符分类（Characterclassification）：确定每一个字符是什么。上面一个流程我们称之为机器学
iblue_coffee·2020-07-15 20:12

吴恩达机器学习笔记5——多变量线性回归

第5章多变量线性回归1，多功能2，多元梯度下降法（GradientDescentforMultiplevariabls）Hypothesis假设：Parameters参数：n+1维向量Costfunction代价函数：Gradientdescent:Repeat{}每一个j=0,...,n同时更新3,特征缩放（featurescaling）如上图，进行梯度下降法，可能要来来回回很多步之后才能到达最
Margo_Zhang·2020-07-15 18:38

吴恩达机器学习笔记（二）（多变量特征缩放，特征选择，正规方程）

当出现变量之间范围相差较大时，可以将其特征缩放标准化后，使梯度下降法的速度提高。下面的作业题中，X数据的第一列代表房间的面积，第二列代表房间数。相差过大所以需要特征缩放补充知识：标准差=根号方差。默认是std(x,0,1),第二个位置0代表方差的分母是n，1代表方差分母是n-1，第三个位置，0代表按照行来计算标准差，1代表按列来计算标准差。特征缩放函数(x=（x-u平均值）/标准差)functio
川酱·2020-07-15 07:36

吴恩达机器学习笔记（一）(梯度下降)

所以在这里把吴恩达本人写的代码给汉化了，因为网上实在找不到，我不知道他们为什么不这样做，好让我省点力气，希望这篇文章不要被发现很多人发现吧。如上将介绍最简单的单变量线性函数回归，我们对采集到的一些数据后进行线性拟合。这里称hθ(x)是拟合曲线，上图例子是直线。蓝线对应着右图的一条等高线，中心点表示拟合程度最高的h(x)。J（θ0，θ1）叫代价函数，代表拟合程度。如果对代价函数做最小梯度法，去寻找一
川酱·2020-07-15 07:36

[Machine Learning]吴恩达机器学习笔记 一 ——绪论：初始机器学习

1、MachineLearningdefinitionArthurSamul(1959):Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.TomMitchell(1998):AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespectto
哟米 2000·2020-07-13 21:01

吴恩达机器学习笔记（week1——week5）

Week1转自该大神~~~~~http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/week1.html一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？1.3监督学习1.4无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示2.2代价函数2.3代价函数的直观理解I2.4代价函数的直观理解II2.
张文彬彬·2020-07-13 15:44

吴恩达机器学习笔记--第一周-2.模型和损失函数

week1-2.ModelandCostFunction一、ModelRepresentation训练集（trainingset）中的一些符号表示：单变量线性回归（linearregressionwithonevariable/univariatelinearregression）二、CostFuntion三、CostFunction-IntructionI四、CostFunction-Intru
Loki97·2020-07-13 10:11

吴恩达机器学习笔记6 机器学习模型的诊断与修正

目录模型误差较大的处理方法假设的评估模型选择和交叉验证集拟合次数的评估(偏差/方差)正则化系数评估(偏差/方差)学习曲线LearningCurves如何利用学习曲线识别高偏差(HighBias)/欠拟合(underfit)如何利用学习曲线识别高方差(HighBias)/过拟合(overfit)如何修正一个机器学习模型如何选择一个神经网络结构模型误差较大的处理方法获得更多的训练样本——通常是有效的，
mxb1234567·2020-07-13 08:31

吴恩达机器学习笔记

本文为吴恩达机器学习视频听课笔记，仅记录课程大纲及对于部分关键点、疑难点的理解。课程链接:吴恩达机器学习.说明：这篇博客已经躺在草稿箱里很久了由于整理公式等耗费大量时间仅仅梳理了前7章的内容后续内容若有时间再做整理目录Chapter1绪论Chapter2单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降线性回归中的梯度下降Chapter3线性代数回顾Chapter4多变量线性回归Notation多变量梯度下降
大红红蝴蝶公主·2020-07-12 17:10

【吴恩达机器学习笔记】Week5 ex4 nnCostFunction part1 答案

被Week5的ex4中nnCostFunction的part1卡了一下，现在弄懂了，说一下自己的理解%Part1:Feedforwardtheneuralnetworkandreturnthecostinthe%variableJ.AfterimplementingPart1,youcanverifythatyour%costfunctioncomputationiscorrectbyverify
Vincent__Lai·2020-07-12 10:46

吴恩达机器学习笔记（五）-Octave教程

第六章Octave/Matlab教程基本操作一些想要构建大规模机器学习项目的人通常会使用Octave，这是一种很好的原始语言来构建算法原型。本章节将介绍一系列的Octave命令：（1）可以执行最基础的数学运算和逻辑运算。（2）V=1:0.1:2，表示的是从1开始，每次步长为0.1，一直增加到2。（3）V=1:6，这样v就被赋值了，从1到6。（4）Ones(2,3)会得到两行三列的矩阵，并且值都为1
献世online·2020-07-11 17:32

吴恩达机器学习笔记（三）

吴恩达机器学习笔记（三）标签（空格分隔）：机器学习吴恩达机器学习笔记三神经网络1神经网络的数学表达2前向传播forwardpropagation3神经网络简单示例AND多元分类问题重要矢量化公式1.神经网络神经网络分为输入层
蚍蜉_·2020-07-11 01:57

吴恩达机器学习笔记week9

本周主要讲异常检测和协同过滤算法。异常检测Motivation  异常检测主要的motivation是我们可能有很多正常的样本，异常样本很少，然而异常样本才是业务中感兴趣的正样本，这个时候我们无法使用分类。一方面是因为正样本太少了，另一方面，其实我们也不知道异常样本到底都有那些类，在这种情况下，我们就会使用异常检测这种方式进行。主要思路  主要思路就是负样本有一个分布，一般假设成高斯的，然后估计出
asasasaababab·2020-07-09 07:52

吴恩达机器学习笔记（1）

前情介绍课程视频来源：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html参考笔记黄海广博士的个人笔记：http://www.ai-start.com/本笔记为个人学习笔记，作为初学者，实在是才疏学浅，也肯定存在问题，欢迎大家沟通交流。一、监督学习我们给计算机提供一组正确的数据集，也就是这个问题的标准答案（标准输入对应的标准输出），
Cynthia_code·2020-07-08 00:59

吴恩达机器学习笔记整理（Week6-Week11）

1.Week61.1应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)1.1.1决定下一步做什么到目前为止，我们已经介绍了许多不同的学习算法，然而，在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距，一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法。而另一些人可能没有完全理解怎样运用这些算法。因此总是把时间浪费在毫无意义的尝试上。本章是确保你在设计机器学习的系统时，你能够
Paul-Huang·2020-07-07 09:42

吴恩达机器学习笔记整理（Week1-Week5）

吴恩达机器学习笔记整理1.Week11.1什么是机器学习(WhatisMachineLearning)1.2机器学习算法分类1.3单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable
Paul-Huang·2020-07-07 09:41

吴恩达机器学习笔记32-小结神经网络的实现步骤

小结一下使用神经网络时的步骤：网络结构：第一件要做的事是选择网络结构，即决定选择多少层以及决定每层分别有多少个单元。第一层的单元数即我们训练集的特征数量。最后一层的单元数是我们训练集的结果的类的数量。如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。我们真正要决定的是隐藏层的层数和每个中间层的单元数。训练神经网络：1.参数的随机初始化2.利用正向传播方法计算所有
weixin_34082177·2020-07-06 00:56

吴恩达机器学习笔记 | Chapter 1 绪论：初识机器学习

MachineLearning|Chapter1绪论：初识机器学习Lesson1什么是机器学习提供了机器学习的两个定义。亚瑟·塞缪尔将其描述为：“研究领域使计算机无需明确编程即可学习。”这是一个较旧的非正式定义。TomMitchell提供了一个更现代的定义：“说计算机程序从经验E中学习某些任务T和绩效测量P，如果它在T中的任务中的表现，由P测量，随经验E而提高。“示例：玩跳棋。E=玩许多跳棋游戏的
林璀·学术狂人·2020-07-04 16:47

吴恩达机器学习笔记-神经网络

本文将会介绍一种叫“神经网络”(NeuralNetwork)的机器学习算法。非线性假设我们之前已经学习过线性回归和逻辑回归算法了，为什么还要研究神经网络？我们先看一个例子。下面是一个监督学习分类问题的训练集：如果利用逻辑回归算法来解决这个问题，首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数。如下所示：这里g仍是sigmod函数，我们能让函数，包含很多像这样的多项式项。事实上，当多项式项数足够多时，
Carey_Wu·2020-07-04 00:48

吴恩达机器学习笔记_第五周

神经网络——模型学习CostFunction:从逻辑回归推广过来计算最小值，无论用什么方法，都需要计算代价和偏导。网络结构的前向传播和可向量化的特点：BP算法：总结：计算代价函数及偏导进一步理解FPBP：梯度检验:避免BP发生的小错误确保自己的确在计算代价函数的偏导数,对于向量形式,可以这么检验:检验无误后要记得关掉检验功能,否则速度会慢.记得!!数值方法计算梯度比BP算法慢.随机初始化权值:都初
hunterlew·2020-07-02 03:02

《机器学习实战》学习笔记第八章 —— 线性回归、L1、L2范数正则项

相关笔记：吴恩达机器学习笔记（一）——线性回归吴恩达机器学习笔记（三）——Regularization正则化（问题遗留：小可只知道引入正则项能降低参数的取值，但为什么能保证Σθ21，曲线的斜率很大，这就能加快梯度下降收敛的速度
alince20008·2020-07-01 16:26

吴恩达机器学习笔记_第三周

LogisticRegression逻辑回归（分类）：0:NegativeClass1:PositiveClass二元分类问题讲起，虽然有回归二字，其实为分类算法，处理离散y值。输出以以条件概率表示，若P(y=1|x;theta)=0.7，表示有70%的概率y=1.那么有30%的概率y=0决策边界(DecisionBoundary)：当z=0，即thetaT*X的值等于零时，此时假设函数为0.5。
hunterlew·2020-07-01 02:35

吴恩达机器学习笔记

线性回归方程为了解决实际生活中的问题，我们通常需要一个数学模型。比如，小明有一个房子（他想卖掉房子），为了知道房子的价格，小明收集了该地区近两年的房屋交易价格，他发现房屋价格与房屋大小呈正相关，所以他画了了一幅图小明的房屋大小用红色的×代替。可见和小明房屋一样大小的房子并不存在，而类似的房屋价格又有很大差别，如此小明决定用一个数学函数来呈现该地区不同房屋大小的价格趋势。这就是拟合。小明决定选择一次
yhy1315·2020-06-30 07:25

吴恩达机器学习笔记 —— 10 神经网络参数的反向传播算法

吴恩达机器学习笔记——10神经网络参数的反向传播算法本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程更多内容参考机器学习&深度学习神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播
xing halo·2020-06-30 02:55

吴恩达机器学习笔记(1-5周)

title:吴恩达机器学习笔记(1-5周)date:2019-12-0409:28:03categories:人工智能tags:nlpcover:https://www.github.com/OneJane
布丁和尚·2020-06-29 17:58

吴恩达机器学习笔记(6-10周)

title:吴恩达机器学习笔记(6-10周)date:2019-12-0415:49:29categories:人工智能tags:nlpcover:https://www.github.com/OneJane
布丁和尚·2020-06-29 17:26

吴恩达机器学习笔记 第一章

-监督学习SupervisedLearning-我们给算法一个数据集，其中包括了正确的答案，算法的目的就是给出更多的正确答案，它也被称为回归问题。无穷多的特征，很多属性做预测时，那么如何来处理无穷多的特征呢？如何在计算机中存储无穷多数量的事物，以支持向量机算法为例：分类问题(ClassificationProblem)、回归问题(RegressionProblem)；-无监督学习Unsupervi
Lu君·2020-06-29 09:30

Note on Machine Learning by Andrew Ng （吴恩达机器学习笔记 英文版）

MachineLearningByAndrewNg（吴恩达机器学习笔记英文版）这是我记录的吴恩达机器学习的课堂笔记。但是我记录的是英文版，所以如果有什么地方记录不准确，希望大家指出。
我是全宇宙ENERGE的总量·2020-06-29 07:21

吴恩达机器学习笔记（0）——初识机器学习

自学机器学习，在瞎学，学了TensorFlow，只会做个调包侠，做做教程的例子，遇到实际问题，还是两眼一抹黑，于是准备恶补一下机器学习的基础知识。听了网上的推荐就看了《吴恩达机器学习》，感觉挺不错的，所以想把我学的内容记录个笔记，以便于以后遗忘了在回来复习一下，顺便趁热打铁。1.什么是机器学习首先Arthur在1959年将机器学习定义为：在没有明确设置的情况下使计算机具有学习能力的研究领域接着后来
拖拉机上的喵·2020-06-29 05:32

【吴恩达机器学习笔记】Week4 ex3答案

与上一周作业相同，按着公式编程就好了function[J,grad]=lrCostFunction(theta,X,y,lambda)%LRCOSTFUNCTIONComputecostandgradientforlogisticregressionwith%regularization%J=LRCOSTFUNCTION(theta,X,y,lambda)computesthecostofusin
Vincent__Lai·2020-06-28 21:37

吴恩达机器学习笔记（week6——）

http://ai-start.com/ml2014/html/week6.htmlWeek6十、应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)10.1决定下一步做什么10.2评估一个假设10.3模型选择和交叉验证集10.4诊断偏差和方差10.5正则化和偏差/方差10.6学习曲线10.7决定下一步做什么十一、机器学习系统的设计(MachineLearning
张文彬彬·2020-06-27 02:17

【吴恩达机器学习笔记】005 梯度下降（Gradient Descent）

一、引入在前几节课我们讲到，我们希望能够找到曲线拟合效果最好的线条，这样的线条的误差最小，所以就转化成了下面这幅图所表达的内容。我们有一些函数，这些函数会有n个参数，我们希望能得到这个函数的最小值，为了方便计算，我们从最简单的入手，让参数的个数仅有两个。对于这个函数，我们会给定初始的参数θ0和θ1，不断改变他们的值，从而改变函数值，直到我们找到我们希望的函数的最小值。所以，我们引入梯度下降算法。二
水亦心·2020-06-26 10:26

传统机器学习-Logistic回归(吴恩达机器学习笔记)

逻辑回归：我们期望得到值域在[0,1]之间的预测值。逻辑回归天然的是用来处理二分类的情况的，至于多分类的情况会要稍微处理一下。在逻辑回归中，我们通常将正例的标签标为1，负例的标签标为0。逻辑回归的输出值（即预测值）,表示的是预测为正例（即标签为1）的概率。模型定义，其中g(z)又被称为sigmoid函数。对该模型的解释，预测的是对每一个样本得到标签是1(即正例)的概率。决策边界：是假设函数及其参数
一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:37

传统机器学习-正则化(吴恩达机器学习笔记)

解决过拟合的方法1、减少特征数，降噪人工挑选留下的特征模型选择算法，降低模型复杂度2、正则化会保留所有的特征，但是会控制每一个参数的幅度（参数值较小意味着一个更简单的假设模型。参数值越小，曲线越平滑）。该方法在面对特征很多，且每个特征对预测都会有些影响的时候效果不错。增加样本数使用验证集（防止测试集过拟合）线性回归的正则化模型定义不变：损失函数：加上正则化项，防止系数过大（为了能够尽量减小与样本的
一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:06
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