趙同學(xué)
2023-04-25 23:18老師，這個(gè)題可以幫忙講解一下么
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1個(gè)回答
Michael助教
2023-04-26 09:39
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學(xué)員你好，題目講解了Gradient descent algorithm，也就是梯度下降算法。
這個(gè)算法的目的是為了找到最合適的參數(shù)，讓這個(gè)模型的擬合度最好。但是模型的擬合度如果很高的話會(huì)出現(xiàn)過(guò)度擬合的情況。所以，在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)做梯度下降算法的時(shí)候，隨著擬合度的上升需要有一個(gè)終止點(diǎn)。那就是將梯度下降算法放在驗(yàn)證集中同時(shí)測(cè)算，如果驗(yàn)證集的效果也是上升擬合度的，那么就繼續(xù)做；如果驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)擬合度下降了，那么就停止。這樣可以使得模型的參數(shù)在樣本內(nèi)和樣本外都做到擬合度最優(yōu)。
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