線性迴歸和邏輯迴歸的正則化regularization
線性迴歸
介紹
為了防止過度擬合,正則化是一種不錯的思路。能夠使得獲得的邊界函式更加平滑。更好的模擬現實資料,而非訓練樣本。方法
可以說,regularization是新增懲罰,使得引數接近於零,這裡1<=j<=n,也即不對進行regularization。 正規化後的代價函式。則該代價函式梯度見圖一中(1-1)。 對於使用梯度下降演算法,其梯度的矢量表達見圖一中(1-2)。 對於線性迴歸的正規方程推導過程見圖一邏輯迴歸
同樣的,邏輯迴歸同樣需要加入懲罰項。 則邏輯迴歸的代價函式為 邏輯迴歸的梯度為令=[0;(2:n)]則 其矢量表達為:。
matlab實現
邏輯迴歸部分matlab實現見網盤http://pan.baidu.com/s/1kT1Tvqn
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