模型正则化好像只适用于回归问题？

来源：8-9 LASSO

爱西瓜同志

2019-05-19

波波老师，模型正则化可以解决过拟合问题，那我遇到分类问题，想要解决过拟合问题，可以用降维，增加样本数量，降低模型复杂度，除了这些，还有其他方法吗？如果模型正则化适用于回归问题，那么分类有没有对应的解决方法？

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liuyubobobo

2019-05-19

已采纳

正则化是一个通用术语，而不是这一章所介绍的这个具体方法。这一章所介绍的方法，是线性回归算法用于正则化的方式。但是，其他算法也可以正则化。具体的数学表示可能不同，但是，做的事情都是通过引入额外信息，来”惩罚“原始的目标函数。

百度百科的这个解释是正确的。只要引入Ω（θ），就叫正则化：https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95

在这个课程后续，你还会看到我们在其他算法上使用正则化的思路。只不过Ω（θ）的表达式（也就是正则化项），可能和线性回归的不一样。

所以，不是只有回归算法才能使用正则化。

继续加油！：）

爱西瓜同志

非常感谢！:)

2019-05-19

共1条回复

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