2018-12-17正则化

作者: 奈何qiao | 来源:发表于2018-12-17 16:04 被阅读0次

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如果我们从我们的假设函数中过度拟合，我们可以通过增加其成本来减少函数中某些术语所带来的权重。

在优化问题上，我们需要尽量减少代价函数的均方误差，添加一些项加上 1000 乘以 θ3 的平方，加上 1000 乘以 θ4 的平方。

直观表现图

在末端增加两个部分。为了让成本函数接近于0，必须要减少 $\theta _{3} 、\theta _{4}$ 至0，这会大大减少假设函数中 $\theta _{3}x、\theta _{4}x$ 。因为超小项，粉色的新的曲线看起来像二次函数，更好地拟合数据。

我们还可以在一个总和中将所有theta参数规则化为（ $\theta _{0}$ 是常数项，一般不改变）

正则化

λ或λ是正则化参数。它决定了我们的θ参数的成本被夸大了多少。使用上述成本函数和额外求和，我们可以平滑我们的假设函数的输出以减少过度拟合。如果选择λ太大，它可能会使功能过度平滑并导致欠拟合。

λ太大正则化

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