'Lambda'に使用できる値の範囲に制限はありますか？線形回帰の正則化定数です。[機械学習の問題]
ラムダ値が100の場合、データにうまく適合しています。これは「実用的な」許容範囲内ですか？
理論的にはラムダの価値は良いと思いますが、実用的には？
[宿題の問題を解決するために必要な小さな説明。]
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ラムダの実用的な価値に制限はないと思います。あなたは自分の問題に最適なものを選び、それに固執します。たとえば、機能が多すぎてデータが少なすぎる場合、モデルは過剰適合する傾向があり、より大きなラムダと戦う必要があります（より多くのデータを取得するか、一部の機能を削除することをお勧めします）。一方、機能の数が比較的少ないデータがたくさんある場合、過剰適合はそれほど大きな問題にはならず、ラムダは小さくなります。
ラムダを選択する1つの方法は、ラムダ[A .. B]（A> 0、B> A）の値を使用してモデルをトレーニングし、交差検定セットにコスト関数をプロットすることです。凸曲線に近くなり、大域的最小値に対応するラムダが最適になります。
より完全な説明については、この講義をご覧ください：https ://class.coursera.org/ml/lecture/preview/63
于 2012-10-01T12:13:27.867 に答える