ML常用技巧

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Regularization

Overfitting
通常來說，當feature的個數(shù)非常多時，非常容易發(fā)生overfitting現(xiàn)象。先說underfitting，當model不能很好的反應(yīng)數(shù)據(jù)中的規(guī)律時，我們可以說發(fā)生了underfitting，正如下圖中最左側(cè)的圖一樣。而當feature的個數(shù)非常多時，可以通過調(diào)整參數(shù)，使得訓(xùn)練后的模型剛好可以代表每一個點的特性。而如果此時的model又不具有描述新數(shù)據(jù)的關(guān)系，那么就發(fā)生了overfitting。正如下面最右側(cè)的圖。下面中間的圖可以認為是一種“剛剛好”的狀態(tài)。

underfitting justright and overfitting for linear regression

上圖給了一個關(guān)于線性回歸的例子，下面可以再看一個邏輯回歸中發(fā)生underfitting 和 overfitting的例子。


underfitting justright and overfitting for logistic regression

有些時候我們有很多很多量可以供我們分析，來訓(xùn)練我們的model，比方說預(yù)測房子的價格。



然而，當feature的個數(shù)特別多的時候，就容易發(fā)生overfitting。但也有一些相應(yīng)的解決辦法，比如



- 手動的選擇一些feature
- 使用model selection algorithm
- Regularization ：
- 保留所有的feature，但是要降低feature對應(yīng)的參數(shù) θjθj的值
- 這種方法當feature的個數(shù)非常多的時候很有效，每一個feature都對預(yù)測貢獻一點點而已。

于是我們可以再cost function中加入一項λ∑nj=1θ2jλ∑j=1nθj2，來約束這些參數(shù)的大小。對于線性回歸來說，新的cost function就變成了

J(θ)=12m∑i=1m(hθ(x(i))?y(i))2+λ∑j=1nθ2j,J(θ)=12m∑i=1m(hθ(x(i))?y(i))2+λ∑j=1nθj2,
而對于邏輯回歸來說，新的cost function就變成了。
J(θ)=?1m∑i=1m(y(i)log(1?hθ(x(i)))+(1?y(i))loghθ(x(i)))+λ2m∑j=1nθ2j.J(θ)=?1m∑i=1m(y(i)log?(1?hθ(x(i)))+(1?y(i))log?hθ(x(i)))+λ2m∑j=1nθj2.

需要注意的是，λ∑nj=1θ2jλ∑j=1nθj2中不包含bias term θ0θ0，即jj<script type="math/tex" id="MathJax-Element-759">j</script>的值是從1開始取的。

總結(jié)

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