机器学习基石笔记:14 Regularization
一、正则化的假设集合
通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度,
以降低过拟合的可能性,
如何退回?
通过加约束条件:
如果加了严格的约束条件,
没有必要从H10退回到H2,
直接使用H2就可以了。
加上松弛点的约束条件,
使得模型比H2复杂,
但到不了H10那么复杂。
二、权重衰减正则化
通过拉格朗日乘子法处理带约束的优化问题,
只看谷的话,需沿着梯度反方向下降到谷底;
只看超球面的话,需沿着垂直于法向量的方向滚;
判断当前W是否是最优解就看它能否在超球面上的同时还能向更接近谷底的方向滚,
数学上,可理解为梯度反方向在法向量方向上投影不为0,
否则,即梯度反方向平行于当前法向量,此时已经是最优解。
------可视化解释。
也可以通过求导证到相同结论。
权重衰减正则项------权重大小受到限制。
三、正则化和VC理论
正则化后,
有效VC维变小。
四、通用正则项
通用正则项选择:
基于目标的,情理上说得通的,便于求解的。
与代价函数选择类似。
注:
namuta=lambda.
机器学习基石笔记:14 Regularization的更多相关文章
- 机器学习基石:14 Regularization
一.正则化的假设集合 通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度, 以降低过拟合的可能性, 如何退回? 通过加约束条件: 如果加了严格的约束条件, 没有必要从H10退回到H2, 直接使用 ...
- 机器学习基石笔记:Homework #4 Regularization&Validation相关习题
原文地址:https://www.jianshu.com/p/3f7d4aa6a7cf 问题描述 程序实现 # coding: utf-8 import numpy as np import math ...
- 机器学习基石笔记:01 The Learning Problem
原文地址:https://www.jianshu.com/p/bd7cb6c78e5e 什么时候适合用机器学习算法? 存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 这种规则难以程序化定义,人难以给 ...
- 机器学习基石笔记:04 Feasibility of Learning
原文地址:https://www.jianshu.com/p/f2f4d509060e 机器学习是设计算法\(A\),在假设集合\(H\)里,根据给定数据集\(D\),选出与实际模式\(f\)最为相近 ...
- 机器学习基石笔记:13 Hazard of Overfitting
泛化能力差和过拟合: 引起过拟合的原因: 1)过度VC维(模型复杂度高)------确定性噪声: 2)随机噪声: 3)有限的样本数量N. 具体实验来看模型复杂度Qf/确定性噪声.随机噪声sigma2. ...
- 机器学习基石笔记:05 Training versus Testing
train:A根据给定训练集D在H中选出g,使得Ein(g)约等于0: test:g在整个输入空间X上的表现要约等于在训练集D上的表现,使得Eout(g)约等于Ein(g). 如果|H|小,更易保证t ...
- 机器学习基石笔记:Homework #3 LinReg&LogReg相关习题
原文地址:http://www.jianshu.com/p/311141f2047d 问题描述 程序实现 13-15 # coding: utf-8 import numpy as np import ...
- 林轩田机器学习基石笔记4—Feasibility of Learning
上节课介绍了机器学习可以分为不同的类型.其中,监督式学习中的二元分类和回归分析是最常见的也是最重要的机器学习问题.本节课,我们将介绍机器学习的可行性,讨论问题是否可以使用机器学习来解决. 一.Lear ...
- 林轩田机器学习基石笔记3—Types of Learning
上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA.PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类.而对于线性不可分的情况,可以使用Pocket Algorithm来处理.本节课将主要 ...
随机推荐
- Vue.directive基础,在Vue模块开发中使用
这是从网上找到的一个案例,由于网上的案例有坑,所以我在这里从新上传一次! 首先在main.js里引入两个自定义指令 import {focus, drag} from './components/da ...
- 计算给定多项式在给定点X处的值
//计算多项式求值 //计算多项式求值#include<iostream>#include<ctime>#include<cmath>using namespace ...
- Linux下通过管道杀死所有与tomcat相关的进程
先将正确的命令放上来: ps -ef | grep ps -ef将系统中运行的进程展示出来 选择带有tomcat的进程后同时去除自身带有grep的进程,毕竟本身运行的这条命令是与tomcat相关的 a ...
- 第09章:MongoDB-CRUD操作--文档--修改--update
①语法 db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boole ...
- 剑指offer42:不用加减乘除做加法
分析: (1)十进制加法分三步:(以5+17=22为例) 1. 只做各位相加不进位,此时相加结果为12(个位数5和7相加不进位是2,十位数0和1相加结果是1): 2. 做进位,5+7中有进位,进位的值 ...
- hadoop hive组件介绍及常用cli命令
Hive架构图 Hive产生原因 1 关系型数据库以产生多年sql成熟 2 简化开发降低成本 3 java成员可编写udf函数 Hive是什么 Hive是基于hadoop的一个数据库工具,使用Hql作 ...
- VGA的行场时序
之前碰到接收VGA时有的电脑可以有的电脑会出现画面偏移. 先来了解下数字显示器时序(DMT) DMT视频时序有四种: (1)Positive H & Positive V Syncs 行同步为 ...
- poj 2299 Ultra-QuickSort(归并排序,树状数组,线段树)
Description In this problem, you have to analyze a particular sorting algorithm. The algorithm proce ...
- Vue上传文件:ElementUI中的upload实现
一.上传文件实现 两种实现方式: 1.直接action <el-upload .利用before-upload属性 此种方式有个弊端,就是action是必选的参数,那么action如果和pos ...
- canvas打字效果
运用fillText,写的打字效果. 唯一麻烦的地方是,换行问题, 我是把字符串转化为数组,数组一个单位完成,就换行,继续下一个单位. <!doctype html> <html&g ...