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搜索关键字:过拟合    ( 626个结果
7.逻辑回归实践
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) 逻辑回归是通过正则化来防止过拟合的; 正则化可以防止过拟合是:因为过拟合的时候,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。 正规化背后的思路就是:如果我 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-27 13:01:55    阅读次数:55
7.逻辑回归实践
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:逻辑回归是用正则化防止过拟合的;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。 2.用logiftic回归来进行实践操作,数据不限。 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-26 20:52:20    阅读次数:61
7.逻辑回归实践
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) ①逻辑回归是利用正则化来防止过拟合的; ②因为正则化参数设置得足够大,权重矩阵被设置为接近于0的值,那么一些影响不大的因素就可以降低到0,则忽略不计,因此就可以让模型复杂度降低,从而防止过拟合。 2.用logift ...
分类:其他好文   时间:2020-04-26 19:15:56    阅读次数:85
7.逻辑回归实践
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) 2.用logiftic回归来进行实践操作,数据不限。 答:1.逻辑回归有两种方法防止过拟合,一种是通过减少数量特征,也就是变量。第二种 就是通过正则化了,一般都是通过正则化,因为正则化不需减少数量特征,只需要通过减 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-26 19:00:14    阅读次数:56
7.逻辑回归实践
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) 将多余特征前的系数无限接近于0,使得多余特征无影响。 2.用logiftic回归来进行实践操作,数据不限。 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-26 17:09:42    阅读次数:53
6.逻辑归回
1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同? 答:逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。本质上讲,逻辑回归处理的是分类问题,而线性回归处理的是回归问题, 2.自述一下什么是过拟合和欠 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-26 11:07:16    阅读次数:56
机器学习6逻辑回归算法
1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同? 逻辑回归本质上是一个线性回归模型,是一种用来解决二分类问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合? (1)过拟合:其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,太过贴 ...
分类:编程语言   时间:2020-04-26 01:26:29    阅读次数:91
机器学习06- 逻辑回归
1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同? 线性回归:通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法,其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 逻辑回归:逻辑回归是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法。 线性回归处理的是回归问题,逻辑回归处理的是分 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-25 12:27:15    阅读次数:63
6.逻辑回归
1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同? 逻辑回归是一种用来解决二分类问题的机器学习方法,用来估计某种事物发生得到可能性,它与线性回归的区别就是它是是一种广义的线性回归分析模型,而逻辑回归多是通过数理统计分析两种或两种以上变量间的依赖关系。 即线性回归偏向于通过分析两种或 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-24 14:29:18    阅读次数:67
机器学习6 逻辑归回
1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同? 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,它的输入可以连续型输入,输出为离场型输出; 区别: 线性回归要求因变量必须是连续性数据变量;逻辑回归要求因变量必须是分类变量,二分类或者多分类的; 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合? 过拟合: ...
分类:其他好文   时间:2020-04-24 00:41:05    阅读次数:82
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