7-2 加正则化后的损失函数
来源:互联网 发布:安卓手游刷元宝软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 19:07
避免过拟合——正则化法address
此时的损失函数:
回忆:过拟合主要由于变量多,对应参数多,而样本少,从而出现过分拟合情况
一个思路:使得参数theta取较小的值:
此时策略:
说明:第二项是正则化项,lambda是正则化参数,作用有①抓住第一项,使拟合更好;②是得参数theta更小。正则化参数的目的是在两个作用间寻求一个trade-off。
另外注意:正则化j=1开始,而不是j=0,theta0对结果的影响并不大,可有可无。
此时结果:
结果拟合的更加平滑,自己去尝试,去实现方能更好理解。
关于正则化系数值得设定问题
以线性回归问题的正则化为例:(过拟合问题对于线性回归逻辑回归均存在!!)
分析:lambda取值不能 过大,否则就会完全欠拟合,只剩偏置值theta0.
接下来会讲怎么去自动的选择正则化系数lambda。
自己的一些分析:
关于正则化,此时用作避免过拟合的手段;
在最优化课程的学习中,正则化是对于约束优化问题转化为无约束优化问题时出现的,使最终目标转变为凸优化问题!
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