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machine-learning - 为什么岭回归中的偏差项没有正则化？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:23:28

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在大多数分类(例如逻辑/线性回归)中，正则化时会忽略偏差项。如果我们不对偏差项进行正则化，我们会得到更好的分类吗？

最佳答案

示例:

Y = aX + b

正则化基于Y上过度拟合的想法是由 a 引起的可以说，“过于具体”，这通常表现为 a 的大值的元素。

b只是抵消了这种关系，因此其规模对于这个问题来说远不那么重要。此外，如果出于某种原因需要较大的偏移量，对其进行正则化将无法找到正确的关系。

所以答案就在:Y = aX + b中, a乘以解释/自变量 b已添加到其中。

关于machine-learning - 为什么岭回归中的偏差项没有正则化？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12578336/

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