From c63af33b7dacd7876f1436c690cac47c6f53e696 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yening Dong Date: Sun, 16 May 2021 15:37:46 +0800 Subject: [PATCH] Update 1.Liner Regression.md --- Machine Learning/Liner Regression/1.Liner Regression.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/Machine Learning/Liner Regression/1.Liner Regression.md b/Machine Learning/Liner Regression/1.Liner Regression.md index 90ab3a7..d61cfa9 100644 --- a/Machine Learning/Liner Regression/1.Liner Regression.md +++ b/Machine Learning/Liner Regression/1.Liner Regression.md @@ -37,13 +37,13 @@ w叫做x的系数,b叫做偏置项。 利用**梯度下降法**找到最小值点,也就是最小误差,最后把 w 和 b 给求出来。 -## 5. 过拟合、欠拟合如何解决 +## 5. 过拟合如何解决 -- 正则化(方法之一) 使用正则化项,也就是给loss function加上一个参数项,正则化项有**L1正则化、L2正则化、ElasticNet**。加入这个正则化项好处: - 控制参数幅度,不让模型“无法无天”。 - 限制参数搜索空间 -- 解决欠拟合与过拟合的问题。 +- 解决过拟合的问题。 ### 5.1 什么是L2正则化(岭回归)