规则化和模型选择(Regularization and model selection) 转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数…

Linear regression with regularization 当我们的λ很大时,hθ(x)≍θ0,是一条直线,会出现underfit:当我们的λ很小时(=0时),即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时,才会刚刚好.那么我们怎么自动来选择这个λ的值呢? 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式不带有regulariz…

Regularization and model selection 假设我们为了一个学习问题尝试从几个模型中选择一个合适的模型.例如,我们可能用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+-θkxk),我们需要设定一个合适的阶数k,怎样才能决定这个阶数k,以使得最终模型的bias与variance之间能够达到某种平衡,或者,在locally weighted regression 中,我们如何确定参数τ,以及在ℓ1-regularized 的SVM中,如何确定参数C. 在为某个l…

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,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre…

Suppose we are trying select among several different models for a learning problem.For instance, we might be using a polynomial regression model hθ(x) = g(θ0 + θ1x + θ2x2 + · · · + θkxk ),and wish to decide if k should be 0, 1, . . . , or 10. How can…

目录 一.经验误差与过拟合 二.评估方法 模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型 数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数\(R^2\) 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r…

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 范数规则化 机器学习中出现的非常频繁的问题有:过拟合与规则化.先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化,最后聊下规则化项参数的选择问题. 如何看待规则化项和过拟合 从不同角度来看待规则化 regularize这个词更多的意思是"使系统化","使体系化",也就是说不要走极端,要建立和谐社会,科学发展观. 1 监督机器学习问题无非就是"m…

目录: 一.L0,L1范数 二.L2范数 三.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则…

今天看到一篇讲机器学习范数规则化的文章,讲得特别好,记录学习一下.原博客地址(http://blog.csdn.net/zouxy09). 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error…

在机器学习中,我们一直期望学习一个泛化能力(generalization)强的函数只有泛化能力强的模型才能很好地适用于整个样本空间,才能在新的样本点上表现良好. \[y=a+bx+cx^2+dx^3\tag{1} \] 如上图,公式(1)完美地拟合了训练空间中所有的点,如果具备过拟合(overfiting)的能力,那么这个方程肯定是一个比较复杂的非线性函数.正是因为这里的 \(x^2\) 和 \(x^3\) 的参数 \(c\) 和 \(d\) 使得这条曲线可以弯来弯去去拟合训练样本空间中的点.但…

主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/ L1正则化及其推导 Laplace(拉普拉斯)先验与L1正则化 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“m…

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)…

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合…

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代…

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import learning_curve #模型选择学习曲线learning_curve模型 def test_learning_curve(): ### 加载数据 digits = lo…

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0] print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_tr…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.model_selection imp…

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score #模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split(): X=[[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,4…