一.岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1)岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作:在原始的损失函数后添加正则项,来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小,使得模型的泛化能力更强: 2)比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge.LASSO:衡量模型正则化: MSE.MAE:衡量回归结果的好坏: 欧拉距离.曼哈顿距离:衡量两点之间距离的大小: 理解 Ridge.LASSO:在损失函数后添加的正则项不同: MSE.MAE:两种误差的表现形式与对应的 Ridge 和

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

目录 1. 什么是正则化?正则化有什么作用? 1.1 什么是正则化? 1.2 正则化有什么作用? 2. L1,L2正则化? 2.1 L1.L2范数 2.2 监督学习中的L1.L2正则化 3. L1.L2正则化的作用 3.1 稀疏模型与特征选择--L1 3.2 L1的直观理解 3.3 L2正则化 4. 如何选择正则化参数? Reference   有关机器学习中的L1.L2正则化,有很多的博文都在说这件事情,大致看了相关的几篇博客文章,做下总结供自己学习.当然了,也不敢想象自己能够把相关的知识都搞

实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: 1.问题描述 2.解决方法 1.问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现,效率较低 def compute_distances_one_loop(self, X): """ train:5000x3072 test: 500x3072 - X: A numpy array of shape (num_test, D) containing test da

1. Python环境设置和Flask基础 使用"Anaconda"创建一个虚拟环境.如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,"Anaconda"发行版是一个不错的选择. 安装here wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source

机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包.TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述.本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍. 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念,然后实现一些基本操作例如数字相加等运算.然后,实现求两个点(x1,y1)和(x2,y2)的距离.最后,通过这些前置基础和一些C#代码,实现使用KNN方法识别MNIST手写数字集合(前半部分).阅读本文绝对不需要任何机器学习基础,因为我现在

L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting):一定程度上,L1也可以防止过拟合 一.L1正则化 1.L1正则化 需注意,L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外,L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用,稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0,另一部分为非零实值.非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用,同时可起到去除噪声的效果.此外,L1正则化和L2正则化可以联合使用: 这种形式也被称为“Elas

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

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",那么天空飞翔的"鸟"就是模型可能收敛到的一个个最优解.在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间("天空")缩小到一定的空间范围("笼子")

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl

L1范数与L2范数​ ​ L1范数与L2范数在机器学习中,是常用的两个正则项,都可以防止过拟合的现象.L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性,可用于特征选择:L2范数正则项优化的参数较小,具有较好的抗干扰能力. 1. 防止过拟合 ​ L2正则项优化目标函数时,一般倾向于构造构造较小参数,一般认为,参数值较小的模型相对简单,能适应不同的数据集,在一定程度上避免过拟合的现象,参数较小,数据偏移带来的影响也会较小,从而说L2正则项具有较好的抗干扰能力,从而实现防止过拟合的现象. ​ L1正则项也可以防止

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据

机器学习类型 机器学习模型评估步骤 深度学习数据准备 特征工程 过拟合 解决机器学习问题的一般性流程 机器学习四分支 二分类.多分类以及回归问题都属于监督学习--目标是学习训练输入和对应标签之间的关系. 监督学习只是机器学习的冰山一角.机器学习主要分为4类:监督学习.非监督学习.半监督学习和强化学习. 监督学习 最常见的机器学习类型---学习输入数据和对应标签之间的映射关系.当下几乎所有的深度学习应用都属于监督学习类型,比如ocr识别,语音识别,图像分类和机器翻译等. 尽管监督学习主要由分类和回

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思

一.范数 L1.L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数. L0范数  表示向量xx中非零元素的个数. L1范数  表示向量中非零元素的绝对值之和. L2范数  表示向量元素的平方和再开平方 在p范数下定义的单位球(unit ball)都是凸集(convex set,简单地说,若集合A中任意两点的连线段上的点也在集合A中,则A是凸集),但是当0<p<1时,在该定义下的unit ball并不是凸集(注意:我们没说在该范数定义下,因为如前所述,0<p<

模型评估与参数调优实战 基于流水线的工作流 一个方便使用的工具:scikit-learn中的Pipline类.它使得我们可以拟合出包含任意多个处理步骤的模型,并将模型用于新数据的预测. 加载威斯康星乳腺癌数据集 1.使用pandas从UCI网站直接读取数据集 import pandas as pd df=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wd

[深度学习]L1正则化和L2正则化 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",那么天空飞翔的"鸟"就是模型可能收敛到的一个个最优解.在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间("天空")缩小到一定的空间

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下

距离上一篇博客已经有点久了,中间忙的飞起,忽然发现很久没写了,这样不好,写一篇和工作无关的吧. 一直想搞清UE4距离场的原理,网上有几乎找不到任何有关UE4距离场实现的内容,加上上篇末说要写一个完全的Rendering过程,而UE4下有个距离场的渲染,刚好用来追踪理解UE4距离场,并顺便理下距离场的Rendering相关. 先说下我现在对UE4模型距离场比较浅显的认识,就是我们把场景里的所有不透明模型信息移植到GPU中,不同于我们直接看到的场景,是按照现实中的摆放,在距离场中,声明了一个3D纹理

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/framing (监督式)机器学习的定义:机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测. 1- 基本术语 1.1- 标签 标签是要预测的事物,即简单线性回归中的 y 变量. 标签可以是小麦未来的价格.图片中显示的动物品种.音频剪辑的含义或任何事物. 1.2- 特征 特征是输入变量,即简单线性回归中的 x 变量. 简单的机器学习项目可能会使用单个