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【机器学习课程-华盛顿大学】:2 回归 2.4 岭回归Ridge Regression

低复杂度模型有:高偏差,低方差;高复杂度模型有:低偏差,高方差。为了在偏差和方差之间取得平衡,我们来看一种解决方法:岭回归Ridge Regression岭回归:一种当使用多特征时的控制过拟合的方法 一、引入Ridge Regression的背景1、多项式回归的过拟合:高阶多项式:过拟合的一个典型症状:w参数值很大 2、线性回归模型的过拟合更常见:(1)...