摘要：
[toc] 过拟合 机器学习中，如果参数过多、模型过于复杂，容易造成过拟合。 结构风险最小化原理 在经验风险最小化（训练误差最小化）的基础上，尽可能采用简单的模型，以提高模型泛化预测精度。 正则化 为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用正则化，例如L1和L2正则化。 所谓的正则化，就是在原来损失函数 阅读全文
摘要：
[toc] 题目要求 根据学生两门课的成绩和是否入学的数据，预测学生能否顺利入学：利用 和`ex2data2.txt`中的数据，进行逻辑回归和预测。 数据放在最后边。 ex2data1.txt处理 作散点图可知，决策大致符合线性关系，但还是有弯曲（非线性），用线性效果并不好，因此可用两种方案：方案一 阅读全文
摘要：
[TOC] 题目要求 建立房价预测模型：利用 （ 单特征 ）和 （ 多特征 ）中的数据，进行线性回归和预测。 作散点图可知，数据大致符合线性关系，故暂不研究其他形式的回归。 两份数据放在最后。 单特征线性回归 中的数据是单特征，作一个简单的线性回归即可：$y=ax+b$。 根据是否分割数据，产生两种 阅读全文