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正则化（regularization）
转载地址：http://blog.csdn.net/xjbzju/article/details/6618064 正则化(regularization)...
Stanford ML - Regularization 正则化
在线性和逻辑回归中，如果选择的特征过多，会出现overfitting的情况：回归函数匹配训练集内...
【machine learning】regularization
一、机器学习范式 1、按数据类型划分(带标签与否)   这是从样本的数据进行划分，现实中大...
Regularization 正则化 解决过拟合问题 Lecture 7
         解释：正则化解决的是过拟合问题，过拟合是因为选择参数过多，非常准备的拟...
规则化和模型选择（Regularization and model selection）
转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      ...
[Exercise 4] Regularization
在这个练习中，会实现加入正则的线性回归和逻辑回归。数据：ex5Data.zip,数据拟合的过程中...
斯坦福大学机器学习第七课“正则化(Regularization)”
【转自】：http://52opencourse.com/133/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E...
吉洪诺夫正则化(Tikhonov regularization )
最近看了看吉洪诺夫正则化方法，对其基本内容作了一个简单的了解。现在总结如下。 1、正则...
稀疏性和L1正则化基础 Sparsity and Some Basics of L1 Regularization
Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 200...
对过拟合的处理：正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导...
正则化方法/防止过拟合提高泛化能力的方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
转载自：http://www.voidcn.com/article/p-wuohknap-bq.html 本文是《Neural networks and...
机器学习中正则化方法简介：L1和L2正则化(regularization)、数据集扩增、dropout
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导...
Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化(Regularization)”
 Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化(Regularization)” +13投票 ...
为什么正则化（Regularization）可以减少过拟合风险
在解决实际问题的过程中，我们会倾向于用复杂的模型来拟合复杂的数据，但是使用复杂模型会...
斯坦福大学ML(7)——正则化(Regularization)
7-1-The Problem of Overfitting        （现在为止，你已经见识了几种不同的学习方法...
Andrew Ng机器学习week3(Regularization)编程习题
Andrew Ng机器学习week3(Regularization)编程习题 1、plotData.m function plotData(X, y)...
机器学习之正则化（Regularization）
转载自：http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitt...
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