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数据处理技巧

1 正则化

通过对损失函数引入正则项,避免模型的过拟合的情况。

正则化的分析:随着$\delta$取值的增大,系数$\theta$趋近于0

#正则化

2 核技巧

将原始样本通过函数进行高维映射,并作为特征进行模型输入,提高模型对于信息的提取能力

比如最常见的高斯核/RBF核(RBF:Radial basis function/径向基函数)

$$k(x,\mu_i,\lambda)=exp{(-\frac{1}{\lambda}||x-\mu_i||^2)}$$

转换过程: $$\phi(x)=[k(x,\mu_1,\

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