随笔分类 - 机器学习
摘要：应用机器学习的时候，会遇到很多问题。比如模型的选择，数据的拟合程度，新样本的泛化程度。这里记录 一些相关概念和应对方法。 1. 将 数据集分成 训练集，验证集，测试集。最好是采用随机方法来取，一般是 60% ，20%，20%。 要考虑假设函数的拟合程度（也就是模型选择）以及 新情况的泛化程度，验证集
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摘要：线性回归之梯度下降算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182806
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摘要：前面说了针对 代价函数 ，为了找到使得代价函数最小的参数值，常常使用梯度下降算发，经过多次迭代找到参数值，但是多次迭代会消耗一些时间，所以就提出了另外一种方法，正规方程法 正规方程 不需要迭代一次就能求出参数，但是特征数超过10000，就要谨慎使用，矩阵会太大，反而消耗更多时间。 这里的参数是一个向
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