machine learning(13) --Regularization:Regularized linear regression

  • Gradient descent

    • without regularization

                  

    • with regularization

                   

      • θ0与原来是的没有regularization的一样
      • θ1-n和原来相比会稍微变小(1-αλ⁄m)<1
  • Normal equation

    • without regularization

               

    • with regularization

                       

  • 在normal equation中,当XTX不可逆时

        

    • 若m<=n时,会出现矩阵不可逆的情况
    • 虽然在octave中pinv当X不可逆时也可以计算,但如果使用的语言或者是使用inv这种时,当X不可逆时就无法计算
    • Regularization考虑到了这一点,当+后,矩阵一定可逆。

machine learning(14) --Regularization:Regularized linear regression的更多相关文章

  1. machine learning(15) --Regularization:Regularized logistic regression

    Regularization:Regularized logistic regression without regularization 当features很多时会出现overfitting现象,图 ...

  2. Machine Learning - week 2 - Multivariate Linear Regression

    Multiple Features 上一章中,hθ(x) = θ0 + θ1x,表示只有一个 feature.现在,有多个 features,所以 hθ(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + ...

  3. Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week2) Linear Regression

    这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解 ...

  4. Machine Learning 学习笔记2 - linear regression with one variable(单变量线性回归)

    一.Model representation(模型表示) 1.1 训练集 由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y) ...

  5. [Machine Learning] 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) - 线性回归-代价函数-梯度下降法-学习率

    单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 什么是线性回归?线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方 ...

  6. CheeseZH: Stanford University: Machine Learning Ex5:Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

    源码:https://github.com/cheesezhe/Coursera-Machine-Learning-Exercise/tree/master/ex5 Introduction: In ...

  7. Regularized Linear Regression with scikit-learn

    Regularized Linear Regression with scikit-learn Earlier we covered Ordinary Least Squares regression ...

  8. 第五次编程作业-Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

    1.正规化的线性回归 (1)代价函数 (2)梯度 linearRegCostFunction.m function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, th ...

  9. Andrew Ng机器学习 五:Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

    背景:实现一个线性回归模型,根据这个模型去预测一个水库的水位变化而流出的水量. 加载数据集ex5.data1后,数据集分为三部分: 1,训练集(training set)X与y: 2,交叉验证集(cr ...

随机推荐

  1. mysql 查询的所有操作

    数据查询语言DQL 基本查询语法形式 select [all | distinct] 字段或表达式列表 [from子句] [where子句] [group by子句] [having子句] [orde ...

  2. LeetCode 50. Pow(x, n) 12

    50. Pow(x, n) 题目描述 实现 pow(x, n),即计算 x 的 n 次幂函数. 每日一算法2019/5/15Day 12LeetCode50. Pow(x, n) 示例 1: 输入: ...

  3. 外网访问虚拟机搭建的web服务

    凌晨了,就简单写个一定可行的思路吧,有时间了再补上. 设置虚拟机为桥接模式,当然NAT也行,只是我嫌NAT麻烦 设置路由器,将虚拟机端口映射到外网

  4. Scala Actor入门

    介绍 Scala的Actor类似于Java中的多线程编程.但是不同的是,Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同.Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态,从而避免多线程并发时出现资源争 ...

  5. Vuex入门、同步异步 存取值

    目的: 1.了解vuex中的各个js文件的用途 2.利用vuex存值 3.利用vuex取值 4.Vuex的异步同步加载问题 1. vuex中各个组件之间传值 1.父子组件 父组件-->子组件,通 ...

  6. 应用编排服务之ELK技术栈示例模板详解

    日志对互联网应用的运维尤为重要,它可以帮助我们了解服务的运行状态.了解数据流量来源甚至可以帮助我们分析用户的行为等.当进行故障排查时,我们希望能够快速的进行日志查询和过滤,以便精准的定位并解决问题. ...

  7. Code First 下自动更新数据库结构(Automatic Migrations)

    示例 Web.config <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration> ...

  8. Python通用爬虫,聚焦爬虫概念理解

    通用爬虫:百度.360.搜狐.谷歌.必应....... 原理: (1)抓取网页 (2)采集数据 (3)数据处理 (4)提供检索服务 百度爬虫:Baiduspider 通用爬虫如何抓取新网站? (1)主 ...

  9. 委托、Action泛型委托、Func泛型委托、Predicate泛型委托的用法

    一.举一委托场景:天气很热,二狗子想去买瓶冰镇可乐,但是二狗子很懒,于是他想找个人代他去,于是要有个代理人. 创建代理人之前先定义委托:public delegate string BuyColaDe ...

  10. Atcoder&CodeForces杂题11.6

    Preface NOIP前突然不知道做什么,感觉思维有点江僵化,就在vjudge上随便组了6道ABC D+CF Div2 C/D做,发现比赛质量还不错,知识点涉及广,难度有梯度,码量稍小,思维较多. ...