原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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2015-12-05 12:48:27
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1 过拟合过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的：1 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大2 特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示：看上图中的多项式回归（Polynomial r...
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2015-11-14 16:17:54
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2015-11-06 18:07:24
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原文地址：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularizati...
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2015-10-24 21:58:24
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Linear Model Selection and Regularization此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记，作为本人的一份学习总结，也希望和朋友们进行交流学习。该书是The ...
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2015-10-06 23:47:03
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machine learning(13) --Regularization:Regularized linear regressionGradient descentwithout regularization with regularization θ0与原来是的没有...
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2015-09-30 16:14:40
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不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度%% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this .....
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2015-09-28 16:25:48
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SVM和LASSO是机器学习里两个非常经典的模型，每个模型都有大量的文献进行研究。其中去年出版的这本书——《Regularization, Optimization, Kernels, and Support Vector Machines》的第一章证明了某些形式的SVM和LASSO其实是等价的.....
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2015-09-19 15:07:00
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原文：http://luowei828.blog.163.com/blog/static/310312042013101401524824通常而言，损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料：http://www.ics.uc...
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2015-09-12 14:54:38
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