1、广义线性模型汇总： 资料：L1 L2范式的详解以及Scikit-learn上基于L1 L2范式正则化的实例 https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51546763 ...
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2018-06-27 18:49:52
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1、过拟合问题 欠拟合：根本原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 解决方法：增加特征维度； 过拟合：根本原因是特征维度过大，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的预测结果差。 解决方法：（1）减少特征维度；（2）正则化，降低参数值。 减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原 ...
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2018-06-20 14:37:41
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一、正则化基础 正则化等价于结构风险最小化，就是在经验风险后面加上了表示模型复杂度的正则化项或惩罚项。 正则化的作用是 选择经验风险和模型复杂度都较小的模型，减低模型复杂度，防止过拟合，提高泛化能力。 一般来说，高复杂度的模型容易过拟合，因为它需要学习更多的特征参数，而往往训练样本的数量不足以让其充 ...
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2018-06-19 20:08:11
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阅读目录 1. 学习方式 1.1 监督式学习 1.2 非监督式学习 1.3 半监督式学习 1.4 强化学习 2. 算法分类 2.1 回归算法 2.2 基于实例的算法 2.3 正则化方法 2.4 决策树学习 2.5 贝叶斯方法 2.6 基于核的算法 2.7 聚类算法 2.8 关联规则学习 2.9 遗传 ...
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2018-06-18 11:49:57
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steps/nnet3/train_dnn.py --l2-regularize-factor 影响模型参数的l2正则化强度的因子。要进行l2正则化，主要方法是在配置文件中使用'l2-regularize'进行配置。l2正则化因子将乘以组件中的l2正则化值，并且可用于通过模型平均化以校正与并行化带来... ...
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2018-06-07 21:58:11
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这个知识点很重要，但是，我不懂。 第一个问题：为什么要做正则化？ In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning and inverse problems ...
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2018-06-01 10:41:48
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目录 1. 什么是正则化？ 2. 正则化如何减少过拟合？ 3. 深度学习中的各种正则化技术： L2和L1正则化 Dropout 数据增强(Data augmentation) 提前停止(Early stopping) 4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究 1. 什么是正则化? 在 ...
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2018-05-26 17:12:09
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摘自《统计学习方法》 李航 第五章 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 决策树学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则。 决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数。 决策树的学习算法通常是采用启发式的方法，近似求解最优化问题 特征选择问题 特征选择在于选取对训练数 ...
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2018-05-23 00:01:55
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介绍了在训练深度神经网络时，如何避免梯度消失（爆炸）问题，如何复用训练好的模型，如何加快训练，如何进行正则化约束。 ...
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2018-05-19 22:33:43
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一、正则化 1、模型选择典型的方式就是正则化。正则化就是结构风险最小化策略的实现，就是在经验风险项中添加一个郑泽华想或者叫做惩罚项。 正则化项与模型的关系一般是模型复杂度越高，正则化项的值就会越大。 正则化项的作用就是平衡经验风险较小与模型复杂度较小。最好的结果就是经验风险和模型复杂度同时较小。 正 ...
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2018-05-14 10:24:37
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