搞过机器学习的同学都知道，L1正则就是绝对值的方式，而L2正则是平方和的形式。L1能产生稀疏的特征，这对大规模的机器学习灰常灰常重要。但是L1的求解过程，实在是太过蛋疼。所以即使L1能产生稀疏特征，不到万不得已，我们也还是宁可用L2正则，因为L2正则计算起来方便得多。。。 正则化项不应该以正则化的表 ...
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2018-03-12 18:38:36
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正则化就是在J(w,b)中加上wi^2 J(w,b)表示的是整个模型在样本上的效果，J(w,b)越小，效果越好 深度学习也就是训练参数，是J变小、 现在拿L2型正则化来举个例子 我们知道，过拟合的原因是深度网络深度太深，节点太多，激活函数太复杂(非线性) 现在我的J在原来的基础上+ (w1 * w1 ...
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2018-02-22 23:53:35
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在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空 ...
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2018-02-21 18:14:58
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前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉 ...
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2018-02-06 23:07:54
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除了L2正则化和dropout（随机失活）正则化之外，还有几种方法可以减少神经网络的过拟合，即数据集扩增 和 early stopping。 一、数据扩增 在计算机视觉数据中，通常做法是对图片的水平翻转，以及通过随意翻转和放大裁剪等操作。 虽然这样的做法与重新收集的图片数据相比，少了很多信息，但是这 ...
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2018-02-04 19:31:39
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ng机器学习视频笔记（五） ——过拟合与正则化 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、过拟合和欠拟合 1、概念 当针对样本集和特征值，进行预测的时候，推导θ、梯度下降等，都在一个前提，原值假设函数（hypnosis function）h(x)的表达式，例如是一阶、二阶还是更高阶等。 当阶数不足 ...
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2018-02-04 12:45:05
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仍旧不完全统计，边学边加 理论： Normalization Regularization 数据预处理 Normalization归一化 针对数据；Regularization正则化 针对代价函数 对internal covariate shift的解释 caffe: 模型描述中的各参数含义 sol ...
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2018-02-02 17:08:19
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十、应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 10.1 决定下一步做什么 10.2 评估一个假设 10.3 模型选择和交叉验证集 10.4 诊断偏差和方差 10.5 正则化和偏差/方差 10.6 学习曲线 10.7 决定下一步做什么 十一、机器学 ...
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2018-01-17 00:59:47
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六、逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类：一对多 七、正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 ...
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2018-01-17 00:38:29
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算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢？下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的、以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合，为了防止过拟合现象，我们要使用图下所示的正则化。因此我们试图通过下面的正则化项，来让参数的值尽可能小。正 ...
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移动开发 时间：
2018-01-13 18:42:30
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