這道題選擇錯(cuò)誤

解析
第一項(xiàng):錯(cuò)誤。原因是添加新的特征是更容易過(guò)度擬合。
第二項(xiàng)：錯(cuò)誤。引入正則化如果$\lambda$很大，這樣容易欠擬合，對(duì)不在訓(xùn)練集的樣本不好。
第三項(xiàng)：正確。模型增加特征總是對(duì)訓(xùn)練集起到一樣或者更好的性能。
第四項(xiàng)：錯(cuò)誤。如果引入正則化參數(shù)$\lambda$很大，這樣容易欠擬合，對(duì)訓(xùn)練集的樣本不好。
分析
第二個(gè)正確。
正則化參數(shù)$\lambda$越大，$\theta$越小

分析
只有第二個(gè)正確。
第一項(xiàng)：錯(cuò)誤。容易欠擬合
第二項(xiàng)：正確。原因同第一項(xiàng)。
第三項(xiàng)：錯(cuò)誤。原因不知道，希望各位讀者留言。
第四項(xiàng):錯(cuò)誤。雖然假設(shè)函數(shù)的值位于0,1之間，但是正則化參數(shù)可以降低某些參數(shù)的權(quán)重，仍然對(duì)過(guò)擬合有幫助。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习week3课后作业的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。