regCost= cost + Lambda/(2*m) * sum(theta**2)
时间: 2023-11-14 16:52:21 浏览: 39
这是正则化线性回归的代价函数,其中cost是不带正则化的代价函数,Lambda是正则化参数,m是样本数量,theta是模型的参数。
正则化的目的是为了防止过拟合,通过在代价函数中加入一个惩罚项来降低模型复杂度。这个惩罚项是Lambda/(2*m) * sum(theta**2),即所有参数的平方和乘以正则化参数Lambda除以2m。这个惩罚项会使得模型的参数趋向于较小的值,从而避免过度拟合数据。
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regCost= cost + Lambda/(2*m) * sum(theta[1:]**2)
这是正则化的代价函数公式,其中cost是未经过正则化的代价函数,Lambda是正则化系数,m是训练样本数,theta是模型的参数。这个公式的作用是在代价函数中加入一个正则化项,用来惩罚模型复杂度过高的情况,从而防止过拟合。其中sum(theta[1:]**2)表示模型参数除了偏置项以外的所有参数的平方和,这个值越大,代表模型越复杂,需要进行更强的正则化。
reg_J = cost + Lambda/(2*m) * (np.sum(Theta1[:,1:]**2) + np.sum(Theta2[:,1:]**2))
这个公式是神经网络中的正则化代价函数,其中cost是未经正则化的代价函数,Lambda是正则化参数,m是训练样本数,Theta1和Theta2是神经网络的权重参数。具体来说,这个公式的作用是在代价函数中加入一项正则化项,以避免过拟合。其中,np.sum(Theta1[:,1:]**2)和np.sum(Theta2[:,1:]**2)分别是第一层和第二层权重参数的平方和,不包括偏置项。由于偏置项对模型复杂度的影响较小,因此在正则化时通常不考虑偏置项。