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機器學習(七)線性迴歸、正規方程、邏輯迴歸的正規化

問題:過分擬合  為了片面追求對已知樣本的識別率,擬合過於高階的函式輸入,導致出現很多區域性最優情況


解決方法:為代價函式引入新的引數項

1)線性迴歸 

      代價函式

      梯度


2)正規方程

      方程


3)邏輯迴歸

      代價函式

      梯度


除了能用於二元分類之外,也可以用於多元分類。假設分為1~n類,那就建n個二元分類器,分別分為是這類和不是這類。在對新的樣本進行預測時,分別代入到這n個二元分類器,取所有二元分類器中h(x) 最大的一個,將該樣本分為這類即可。

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