随笔分类 - machine-learning
机器学习相关
摘要:交叉验证相关 过拟合、欠拟合问题 如图所示,在进行多项式次数选择时会发生相关问题。如果用一个较低次的多项式来拟合,那么就会造成损失函数$J$过大,会产生高偏差(high bias)问题。如果用一个高的多项式来拟合,那么就会造成损失函数$J$过小的问题,会产生高方差(high variance)问
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摘要:逻辑回归 目的:分类 一、Sigmoid函数 公式如下: $$ g(z) = \frac {1}{1+e^{-z}} $$ 图中$Sigmoid$函数将任意输入映射到$[0,1]$区间,我们通过线性回归的到预测值,再将该值映射到$Sigmoid$函数中,这样就完成了值到概率的转换。变成了分类
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