2023年12月13日
机器学习-线性回归-多项式升维-07
摘要： 目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 阅读全文
posted @ 2023-12-13 22:24 jack-chen666 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
摘要： 目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则6. ElasticNet 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和 阅读全文
posted @ 2023-12-13 00:42 jack-chen666 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)