吴恩达斯坦福机器学习课：第7讲-过拟合与正则化

"斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程第7讲课件，涵盖了关于过拟合问题及其解决方案的讲解，包括线性回归和逻辑回归的应用，并介绍了如何通过减少特征数量和正则化来应对过拟合挑战。" 在这次吴恩达老师的机器学习课程中，重点讨论了机器学习中的一个关键问题——过拟合（Overfitting）。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的新数据上表现不佳的现象。这通常发生在模型过于复杂，参数过多的情况下，使得模型过度地学习了训练数据中的噪声和细节，而非真正代表数据集一般规律的特征。 以线性回归为例，假设我们正在尝试预测房价，如果特征过多（例如：房屋大小、卧室数量、楼层、房屋年龄、邻里平均收入、厨房大小等），模型可能会过分关注训练数据中的每个微小变化，导致对新实例的预测不准确。线性回归模型在训练集上的误差可能非常低，但在测试集或实际应用时，由于没有捕捉到数据的本质趋势，预测结果可能会偏离真实价格。 为了应对过拟合，吴恩达老师提出了两种主要策略： 1. 减少特征数量：一种方法是手动选择保留哪些特征，根据领域知识或初步分析判断哪些特征对目标变量的影响较大。另一种方法是使用模型选择算法，如正则化的岭回归（Ridge Regression）或Lasso回归，这些算法在训练过程中会自动忽略某些不重要的特征。 2. 正则化：正则化是一种在模型训练过程中控制模型复杂度的技术，它通过在损失函数中添加一个正则项（如L1或L2范数）来限制模型参数的大小。L1正则化倾向于产生稀疏解，即许多参数变为零，从而间接地减少特征数量；L2正则化则防止参数过大，但不会使参数完全变为零，适用于所有特征都可能对模型有贡献的情况。 通过这些方法，可以有效地降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力，使其在新的、未知的数据上也能表现出良好的预测性能。在实际应用中，结合特征选择和正则化策略，可以帮助我们构建出更稳健、更具泛化的机器学习模型。