偏差-方差權衡就是通過正則化調整模型的複雜度，正則化是解決共線性（特徵間高度相關）的乙個很有用的方法，它可以過濾掉資料中的雜訊，並最終防止過擬合。正則化背後的概念是引入額外的資訊（偏差）來對極端引數權重做出懲罰。最常用 的正則化形式成為l2正則化（l2 regularization），它有時也稱作l2收縮（l2 shrinkage）或權重衰減（weight decay），可寫作：
λ／2||w||2=λ／2∑m
j=1 wj2
其中，λ為正則化係數
特徵縮放之所以重要，其中乙個原因就是正則化，為了使得正則化起作用，需要確保所以特徵的衡量標準標準保持統一，
通俗理解偏差和方差 過擬合 正則化
1.解釋一下偏差和方差？在統計學中，偏差和方差是用來衡量模型的好壞的。偏差是指模型的 值的期望和真實值之間的差距。偏差越大，值越偏離真實資料。方差是指 值的分布範圍。方差越大，分布越分散。2.為什麼會出現過擬合的現象？過擬合是指模型在訓練集上達到了非常高甚至是100 的準確率，但是在測試集上的結果確...
過擬合，欠擬合，偏差，誤差，正則化
欠擬合 過擬合與偏差 方差關係 過擬合 在訓練資料上表現良好，在未知資料上表現差。高方差 模型把資料學習的太徹底，以至於把雜訊資料的特徵也學習到了，使得測試的時候不能夠很好地識別資料，即不能正確的分類，模型泛化能力太差 解決方法 1 重新清洗資料 2 增大資料的訓練量 3 採用正則化方法，正則化方法...
正則化 方差 偏差
正則化是指，在損失函式的基礎上加上了正則化項，即原來的loss function frac sum n y i hat y 2 變為 frac sum n y i hat y 2 frac sum n w 2 正則化的目的是為了防止過擬合 正則化可以防止過擬合的原因，從直觀意義上講，我們需要最小化損...