可继续深究的小问题
来源:互联网 发布:淘宝刷机 编辑:程序博客网 时间:2024/05/15 09:36
2015-4-15 原文地址:http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401
本内容只是自己学习转载用,原创者为以上博客。
1 梯度下降法
分别有梯度下降法,批梯度下降法,增量梯度下降。本质上,都是偏导数,步长/最佳学习率,更新,收敛的问题。这个算法只是最优化原理中的一个普通的方法,可以结合最优化原理来学,就容易理解了
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一篇文章(附录)的图示,理解合适拟合,欠拟合,过拟合很不错:
欠拟合:
合适的拟合
过拟合
过拟合的问题如何解决?
问题起源?模型太复杂,参数过多,特征数目过多。
方法: 1) 减少特征的数量,有人工选择,或者采用模型选择算法
http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html (特征选择算法的综述)
2) 正则化,即保留所有特征,但降低参数的值的影响。正则化的优点是,特征很多时,每个特征都会有一个合适的影响因子
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