1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 过拟合就是参数调的太符合样本，所以解决的方法就有两方面 1.样本。 原本样本只有A，导致参数符合A，现在增加样本种类和大小，这样参数调整出来就符合更多的A。 2.参数。 让参数调整的没那么好。这就衍生出正则化、dr ...
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2020-04-29 21:38:00
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 什么是过拟合？关于这个百度了一下，知乎上有一些很有趣的回答（https://www.zhihu.com/question/32246256） 就像是我们高三在刷题的过程中，你刷遍了所有的题，但考试的时候改了点数字你 ...
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2020-04-29 18:32:23
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答：防止过拟合： 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度；检查业务逻辑，判断特征有效性，是否在用结果预测结果等； 如果还过拟合，那就看看是否使用了过度复杂的特征构造工程，比如，某两个特征相乘/除/加 ...
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2020-04-29 18:27:25
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 根据需求，选择具有价值的样本特征，即减少不必要的样本特征。 减少特征具有重要的现实意义，不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型的训练速度，一般的，还会获得更好的 ...
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2020-04-29 13:03:24
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？ 答： （1）可以通过增加样本量，或者提取不重要的特征进行降维来防止过拟合，也可以通过正则化来防止过拟合。 （2）正则化的原理，就是通过约束系数（w）的大小，进而抑制整体的过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 ...
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2020-04-29 12:50:57
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数据不平衡又称样本比例失衡，比如二分类问题，如果标签为1的样本占总数的99%，标签为0的样本占比1%则会导致判断「失误严重」，准确率虚高。 常见的解决不平衡问题的方法如下。 「数据采样」 数据采样分为上采样和下采样，上采样是将少量的数据通过重复复制使得各类别比例均衡，不过很容易导致过拟合问题，所以需 ...
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2020-04-27 22:14:26
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逻辑回归是怎么防止过拟合的？ 过拟合就是参考的特征数过多，直接筛选减少就是它的做法，不过需要手动保留认为有适当意义的数据 为什么正则化可以防止过拟合？ 正则化就是保留所有特征，但是降低它对对特征的识别度，就是降低特征参数（符号就不打了） -用logiftic回归来进行实践操作 import nump ...
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2020-04-27 17:19:49
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 是通过正则化来防止的。 过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。如下图所示，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动 ...
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2020-04-27 15:17:46
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机器学习不是科幻电影。 机器学习目的是解放生产力。 机器学习原理 机器学习： 机器自主获取事物的规律。 要让机器可以 “学习”，必须将生活中的数据（包括但不限于图像、文字、语音）数值化，将不同事物的变化和关联转化为运算。 机器学习可以成立的原因是：概念和数值、关系和运算可以相互映射。 机器学习的种类 ...
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2020-04-27 13:17:49
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归在算法层面是通过正则化来防止过拟合的，因为正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以能够防止过拟合。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 import pandas as pd impo ...
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2020-04-27 13:05:34
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