git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 正则化: 提高模型在未知数据上的泛化能力 避免参数过拟合正则化常用的方法: 在目标函数上增加对参数的惩罚项 削减某一参数对结果的影响力度 L1正则化:lasso 在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项. f = w * x^n + b + k * ||w||1 x为输入的样本特征 w为学习到的每个特征的参数 n为次数 b为偏置.截距 ||w||1 为 特征参数的L1范数,作为惩罚向量 k 为

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归 上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项

L1正则是权值的绝对值之和,重点在于可以稀疏化,使得部分权值等于零. L1正则的含义是 ∥w∥≤c,如下图就可以解释为什么会出现权值为零的情况. L1正则在梯度下降的时候不可以直接求导,可以有以下几种方法来优化 1.OWL-QN算法http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/47424845 对于目标函数中包含加性的非平滑项并使用梯度下降求解的问题,如果可以使用proximal operator,则解法如下: 假设目标函数为 其中 可导

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

python——re模块(正则表达) 两个比较不错的正则帖子: http://blog.csdn.net/riba2534/article/details/54288552 http://blog.csdn.net/songyu0120/article/details/45028401 正则表达式本身也和python没有什么关系,就是匹配字符串内容的一种规则. 官方定义:正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符.及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规

python 模块加载 本文主要介绍python模块加载的过程. module的组成 所有的module都是由对象和对象之间的关系组成. type和object python中所有的东西都是对象,分为三类:类型type.类class和实例instance. 三种对象之间的两种关系: is kind of,基类和子类的关系 is instance of,类和对象的关系 类和对象的关系可以通过内建方法type来辨别. python中,任何一个类都是直接或间接继承自object,而每一个对象都会拥有自

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

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

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

在某一层添加L2正则: from keras import regularizer model.add(layers.Dense(..., kernel_regularizer = regularizers(0.001),...)) 在某一层之后添加dropout层: model.add(layers.Dropout(0.5))

项目上线要求当中有言论和昵称的过滤需求, 客户端使用的是python脚本, python脚本中直接利用re模块来进行正则匹配, 一开始的做法是开启游戏后, 每帧编译2条正则式, 无奈运营需求里面100+条略为复杂的正则式, 一条编译起来在pc上都需要80ms, 造成客户端开启时候的卡顿. 解决方案当然是保存re模块编译的正则式结果, 之后开机直接加载就行, 然而需要注意的是re.compile()返回的_sre.SRE_Pattern对象虽然可以使用pickle保存下来, 但是这只是个假象, 实

对爬虫数据进行自然语言清洗时用到的一些正则表达式 标签中的所有属性匹配(排除src,href等指定参数) 参考链接 # \b(?!src|href)\w+=[\'\"].*?[\'\"](?=[\s\>]) # 匹配特征 id="..." # \b(?!...)排除属性名中的指定参数,零宽断言前向界定判断属性结束 # tips: 带\b的python正则匹配一定要加r转义 str1 = ''' <div class="concent"

正则表达式的内容放在最下面了 configparser 模块: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 import configparser # 专门用于操作配置文件的模块 # config = configparser.ConfigParser() # 实例化对象 # # config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', # 'Compression': 'yes', # 'CompressionL

面向对象 一.概念解释 面对对象编程(OOP:object oriented programming):是一种程序设计范型,同时也是一种程序开发的方法,实现OOP的程序希望能够在程序中包含各种独立而又相互调用的对象,没一个对象又都应该能够接受数据.数据处理并将数据传达给其他对象,因此每一个对象都可以被看做一个小型的机器,而整个程序块系统就是由这些小的机器相互协助.组合构建起来的. 面对对象分析(OOA:objecet ariented analysis):即根据抽象关键的问题域来分解系统 面对对

s12-20160130-day05 *:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin

1. re模块 1.1 转义符 正则表达式中的转义符在python的字符串中也刚好有转移的作用,但是正则表达式中的转义符和字符串中的转义符并没关系,且还容易有冲突. 为了避免这种冲突,我们所有的正则都以在工具中的测试结果为结果,然后只需要在正则和待匹配的字符串外面都加r即可 print('\\\\n') # \\n print('\\n') # \n print(r'\\n') # \\n print(r'\n') # \n 1.2re模块的方法 1.2.1 re.findall() finda

一.模块import 模块的实质就是把要导入模块里面的代码,从上到下执行一遍,找模块的顺序是,先从当前目录下找,找不到的话,再环境变量里面找导入的模块名字最好不要有.,a.import sysprint(sys.path)#当前环境变量有哪些,针对python,并不是整个系统标准模块:python自带的,不需要安装的,直接import就能用的自己写的模块:也就是自己写的python第三方模块:别人已经开发好的功能,需要安装的利用pip python安装目录scripts下有pip命令,要用这个命

import re str4 = r"^http://qy.chinahr.com/cvm/preview\?cvid=\w{24,25}&from=sou&gtid=\w{8}-(\w{4}-){3}\w{12}$" s = re.match(str4, "http://qy.chinahr.com/cvm/preview?cvid=5799bb78e4b036ea3badaa64&from=sou&gtid=3aea5f99-6797-48

本节主要内容: 一. 反射: getattr hasattr setattr defattr 二. 补充模块中特殊的变量 三. 正则表达式 re模块 (一)反射: hasattr(object, name)    检查 getattr(object, name)    寻找 setattr(object, name, value)    设置 delattr(object, name)    删除 说明:判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(oj