可用于“Lambda”的值范围是否有任何限制 - 线性回归中的正则化常数。【机器学习问题】
当 Lambda 值为 100 时，我非常适合数据。这是否在“实际”可接受的限制中？
我认为理论上，Lambda的价值是好的，但实际使用呢？
[解决家庭作业问题需要做一些小说明。]
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我认为 lambda 的实用价值没有限制。您选择了最适合您的问题的方法并坚持下去。例如，如果你有太多的特征和太少的数据，那么模型往往会过度拟合，你必须用更大的 lambda 来对抗它（更好的做法是获取更多数据或删除一些特征）。另一方面，如果您有大量数据且特征数量相对较少，则过度拟合不会是一个大问题，并且 lambda 可以更小。
选择 Lambda 的一种方法是使用 lambda [A .. B] 的值（其中 A>0，B>A）训练您的模型，然后在交叉验证集上绘制成本函数。它将接近一条凸曲线，对应于全局最小值的 lambda 将是最优的。
如需更完整的解释，请观看本讲座：https ://class.coursera.org/ml/lecture/preview/63
于 2012-10-01T12:13:27.867 回答