https://www.zhihu.com/question/20924039

http://52opencourse.com/133/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%B8%83%E8%AF%BE-%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96-regularization

http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-regularization/

http://blog.csdn.net/Artprog/article/details/51278643

regularization的更多相关文章

  1. 数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑

    背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范 ...

  2. 正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在tr ...

  3. Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Regularization and Model Selection

    网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型 ...

  4. Stanford机器学习笔记-3.Bayesian statistics and Regularization

    3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Und ...

  5. Regularization on GBDT

    之前一篇文章简单地讲了XGBoost的实现与普通GBDT实现的不同之处,本文尝试总结一下GBDT运用的正则化技巧. Early Stopping Early Stopping是机器学习迭代式训练模型中 ...

  6. 斯坦福第七课：正则化(Regularization)

    7.1  过拟合的问题 7.2  代价函数 7.3  正则化线性回归 7.4  正则化的逻辑回归模型 7.1  过拟合的问题 如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集( ...

  7. Stanford机器学习---第三讲. 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  8. Machine Learning - 第3周（Logistic Regression、Regularization）

    Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might u ...

  9. （五）用正则化(Regularization)来解决过拟合

    1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导 ...

  10. 过拟合(Overfitting)和正规化(Regularization)

    过拟合: Overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小,Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程 Underfitting是指Ein和Eout都变大的过程 从上边这个图中,虚线的左 ...

随机推荐

  1. CentOS 6.4 安装 rabbitmq（3.6.15）

    安装废了一番周折,中间需要装一个socat,网上各种过时的地址. 无奈去socat官网,结果提供编译安装,编译安装完yum install rabbitmq的时候仍然提示缺少需要的依赖,烦,好在折腾两 ...

  2. 转: Ogre实现无缝地图要改的地方 记下来 用的时候可以看

    //OgreTerrainQuadTreeNode.hSceneNode* getLocalSceneNode(){return mLocalNode;} //OgreTerrain.huint16 ...

  3. leetcode44:wildcard

    44. Wildcard Matching 问题描述 给定字符串s和模式p,判断字符串s是否完全符合模式p 其中字符串s只包含小写字母,模式串p包含小写字母.*.?,其中星号表示任意长度的任意字符串, ...

  4. MATLAB 的函数句柄

    MATLAB 的函数句柄: 1.何为函数句柄? 函数句柄也是MATLAB中的一种常见的数据类型, 它的地位类似于其它计算机语言里的函数对象(Javascript,Python),函数指针(C++),或 ...

  5. 【LeetCode】230. Kth Smallest Element in a BST (2 solutions)

    Kth Smallest Element in a BST Given a binary search tree, write a function kthSmallest to find the k ...

  6. ng-file-upload结合springMVC使用

    引入angular和ng-file-upload. 前端代码 Upload.upload({ url: 'upload', fields: {'username': 'zouroto'}, // ad ...

  7. SQL表之间复制数据、选出随机几条数据、删除重复数据、取得自增长列等操作

    --表之间数据复制 SELECT* INTO yozhu FROM yo --复制一份表 SELECT* INTO yozhu1 FROM yo where 1<>1 --只复制表结构,无 ...

  8. centos yum源

    #remi的源 rpm -ivh http://rpms.famillecollet.com/enterprise/remi-release-6.rpm rpm --import /etc/pki/r ...

  9. Linux批量kill进程

    使用awk批量杀进程的命令: ps -ef | grep firefox | grep -v grep | awk '{print "kill -9 "$2}'|sh 说明: #列 ...

  10. 跟我学SharePoint 2013视频培训课程——探索默认的列表和库（6）

    课程简介 第6天,探索默认的列表和库. 视频 SharePoint 2013 交流群 41032413