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多項(xiàng)式擬合曲線系數(shù)

多項(xiàng)式擬合曲線系數(shù)精品文章

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    BenCHou 評(píng)論0 收藏0
  • 正則化&&邏輯回歸

    ...也不懂,我的理解是:限制了參數(shù)很小,實(shí)際上就限制了多項(xiàng)式某些分量的影響很小(看上面線性回歸的模型的那個(gè)擬合的圖),這樣就相當(dāng)于減少參數(shù)個(gè)數(shù)。這里也一句話總結(jié)下:通過L2范數(shù),我們可以實(shí)現(xiàn)了對(duì)模型空間的限...

    xushaojieaaa 評(píng)論0 收藏0
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    CoderDock 評(píng)論0 收藏0
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    ZHAO_ 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目:boston_housing

    ...們來(lái)看題目中的方差和偏差到底是什么意思?通過簡(jiǎn)單的多項(xiàng)式展開合并,可以對(duì)算法的期望泛化誤差進(jìn)行分解可以得到(具體推到過程請(qǐng)參考[1]、[2]) : 也就是說(shuō):泛化誤差=偏差+方差+噪聲 偏差度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)和真...

    Batkid 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)之項(xiàng)式回歸與模型泛化

    多項(xiàng)式回歸 多項(xiàng)式回歸使用線性回歸的基本思路 非線性曲線如圖: 假設(shè)曲線表達(dá)式為:$y=ax^2+bx+c$,如果將 $x^2$ 看作為 $x_1$,即 $y_1=ax_1+bx+c$,此時(shí)就有了兩個(gè)特征,則可以看作是線性曲線表達(dá)式。 首先生成一組樣本數(shù)據(jù):...

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