Linear regression with regularization当我们的λ很大时，hθ(x)≈θ0,是一条直线,会出现underfit；当我们的λ很小时(=0时)，即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时，才会刚刚好。那...
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2015-12-16 19:30:21
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在机器学习中，导致overfitting的原因之一是noise，这个noise可以分为两种，即stochastic noise，随机噪声来自数据产生过程，比如测量误差等，和deterministic noise，确定性噪声来自added complexity，即model too complex。这两种类型的造成来源不同，但是对于学习的影响是相似的...
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2015-08-27 16:51:58
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为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？
什么是过拟合：
所谓过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfit的现象。
过拟合产生的原因：
出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。
预防或克服措施：...
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2015-08-04 19:20:03
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看到@ 爱可可-爱生活转发的文章。稍微看了下，在这里记录下。overfit是机器学习的一个重要概念。在狭义上可以定义为模型过于复杂，导致模型的generalization不够好。我认为应采用一个广义的定义凡是generalization不行的，都可以定义为overfit。从我的定义出发的话，可以认为...
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2015-02-24 12:31:17
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交叉验证是一种检测model是否overfit的方法。最常用的cross validation是k-fold cross validation。具体的方法是：1.将数据平均分成k份，0，1，2，，，k-12.使用1~k-1份数据训练模型，然后使用第0份数据进行验证。3.然后将第1份数据作为验证数据。...
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2015-01-02 12:05:04
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