L1 and L2 regularization add a cost to high valued weights to prevent overfitting. L1 regularization is an absolute value cost function and tends to s...
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2015-08-25 18:32:52
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对于PLA, pocket, linear regression, logistic regression，这些gradient descend的方法，我们可以选择迭代的次数，学习率，也可以选择对原来的feature进行多项式的转换映射到高维空间。为了防止overfitting，regularize...
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2015-07-15 19:09:37
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正则化的提出，是因为要解决overfitting的问题。以Linear Regression为例：低次多项式拟合的效果可能会好于高次多项式拟合的效果。这里回顾上上节nonlinear transform的课件：上面的内容说的是，多项式拟合这种的假设空间，是nested hypothesis；因此，能...
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2015-06-30 21:36:17
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首先明确了什么是Overfitting随后，用开车的例子给出了Overfitting的出现原因出现原因有三个：（1）dvc太高，模型过于复杂（开车开太快）（2）data中噪声太大（路面太颠簸）（3）数据量N太小（知道的路线太少）这里（1）是前提，模型太复杂：（1）模型越复杂，就会捕获train da...
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2015-06-28 22:59:55
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这一节讲的是overfitting，听完对overfitting的理解比以前深刻多了。 先介绍了过拟合，后果就是Ein很小，而Eout很大。然后分别分析了造成过拟合的原因。 首先是对横型复杂度对过拟合的探讨。模型越复杂，越可能产生过拟合。然后给出了造成这一结果的原因：样本数量太小。这是...
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2015-06-28 16:52:26
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当模型复杂度上升时，可控制参数变多，VC dimension变大，当VC dimension过大时，虽然Ein很小，但是Eout很大，产生overfitting比喻：开车开太快 模型太复杂，VC维上升路况差 存在noise路况了解有限 N有限来自为知笔记(Wiz)
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2015-06-28 16:50:50
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Hypothesis set可以表示如下。 可以看出H2=H3 when w3=0。或者H2=H10 when w3…w10=0。 因此可以得出结论 上篇文章说到，H2中找到的h*的Eout会比H10中找到的h*的Eout要小，因为H10中的h*产生了overfitting。 假如说现在要在H10中...
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2015-06-26 21:10:27
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Overfitting & RegularizationThe Problem of overfittingA common issue in machine learning or mathematical modeling is overfitting, which occurs when yo...
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2015-05-14 20:07:26
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上...
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2015-03-14 18:32:59
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43884027
机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
The Problem of Overfitting
Cost Function
Regularized Linear Regression
R...
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2015-02-27 13:38:19
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