机器学习——逻辑回归、正则化

假设函数：

决策边界取决于θ参数的选取，而与样本无关

损失函数：

梯度下降：

可以发现：逻辑回归问题的梯度下降和线性回归的梯度下降公式相同

1. 手动减少样本的特征变量（但是这样就舍掉了一些可能有作用的特征变量）
2. 使用模型选择算法（Model selection algorithm）来自动选择哪些特征变量需要保留哪些可以删除

机器学习中经常会在损失函数中加入正则项，称之为正则化（Regularize）。它是为了防止模型过拟合，它的原理是在损失函数上加上某些规则（限制），使参数尽可能地小，从而减少求出过拟合解的可能性

• 当特征n相对于样本m的数量多时，选择逻辑回归或无核的SVM
• 当样本m相对于特征n的数量多时，选择SVM
• 当样本m远大于特征n的数量时，选择逻辑回归或无核的SVM
• 神经网络适用于上面的所有情况，不过神经网络对算力的要求比较高，会比较费时

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