一.前述 鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力. 二.具体原理 1.背景 第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去.如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大,而第一个模型偏差不是很大. 2.目的 鲁棒性就是为了让w参数也就是模型变小,但不是很小.所以引出了 L1和L2正则.  L1和L2的使用就是让w参数减小的使用就是让w参数减小. L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 3.具体使用 L1正则:Lasso Regre…

一.前述 L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 二.原理 L1正则:Lasso Regression L2正则:Ridge Regression 总结: 经验值 MSE前系数为1 ,L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性. L2正则会整体的把w变小. L1正则会倾向于使得w要么取1,要么取0 ,稀疏矩阵 ,可以达到降维的角度. ElasticNet函数(把L1正则和L2正则联合一起): 总结: 1.默认情况下选用L2正则. 2.如若…

这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别. 在线性回归中我们最终的loss function如下: 那么如果我们为w增加一个高斯先验,假设这个先验分布是协方差为 的零均值高斯先验.我们在进行最大似然: 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function吗? 同理我们如果为w加上拉普拉斯先验,就可以求出最后的loss function也就是我们平时说的加了L1正则: 因为拉普拉斯的分布相比高斯要更陡峭,它们的分布类似下图,红色表示拉普拉斯,黑色表示高斯 可以看出拉普拉斯的小w的数目要…

Memcache的使用和协议分析详解 作者:heiyeluren博客:http://blog.csdn.NET/heiyeshuwu时间:2006-11-12关键字:PHP Memcache Linux 缓存 Memcache是danga.com的一个项目,最早是为 LiveJournal 服务的,目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站,来分担数据库的压力.(关于Memcache的更多信息请Google)Memcache官方网站:http://www.danga.com/memc…

wav文件格式分析详解 文章转载自:http://blog.csdn.net/BlueSoal/article/details/932395 一.综述    WAVE文件作为多媒体中使用的声波文件格式之一,它是以RIFF格式为标准的.RIFF是英文Resource Interchange File Format的缩写,每个WAVE文件的头四个字节便是“RIFF”.    WAVE文件是由若干个Chunk组成的.按照在文件中的出现位置包括:RIFF WAVEChunk, Format Chunk,…

线程组,顾名思义,就是线程的组,逻辑类似项目组,用于管理项目成员,线程组就是用来管理线程. 每个线程都会有一个线程组,如果没有设置将会有些默认的初始化设置 而在java中线程组则是使用类ThreadGroup 进行抽象描述 既然线程组是用来管理线程的,自然更多的是一种管理维度的抽象,所以很多方法也都是这个理念 构造方法 想要了解一个类的具体信息,第一个要看的就是构造方法,看一下最多的内容的那个构造方法就可以大致了解到有哪些属性了 ThreadGroup有两个构造方法 仔细看下这两个构造方法,其实…

HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES…

点击返回上层目录 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 GC日志分析详解 以ParallelGC为例,YoungGC日志解释如下 FullGC日志解释如下 GC LOG 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 下述为本人UAT环境所取出来的CMS GC log,为了便于理解已增加相关注释 请注意,这是一个很长的GC日志,滚动下拉框查看所有 如果需要下载该l…

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量…

L1,L2正则都可以看成是 条件限制,即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 当w为2维向量时,可以看到,它们限定的取值范围如下图: 所以它们对模型的限定不同 而对于一般问题来说,L1 正则往往取到正方形的顶点,即会有很多分量为0,具有稀疏性,有特征选择的作用…