Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
目录第一周（深度学习的实践层面）第二周（优化算法）第三周（超参数调试、Batch正则化和程序框架）目标：如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。第一周（深度学习的实践层面）如何选取一个神经网络的训练集、验证集和测试...
吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)
针对逻辑回归问题，我们在之前的课程已经学习过两种优化算法：我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(RegularizedLogisticRegression)的更多相关文章逻辑回归模型（LogisticRegression）及Python实现逻辑回归模型...
Machine learning | 机器学习中的范数正则化
目录1.\(l_0\)范数和\(l_1\)范数2.\(l_2\)范数3.核范数（nuclearnorm）参考文献使用正则化有两大目标：抑制过拟合；将先验知识融入学习过程，比如稀疏、低秩、平滑等特性。结合第二点以及贝叶斯估计的观点，正则化项（regularizer）就是先验概率项。监督学习中绝大多数任...
笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数博客的学习笔记，对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称，比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项；还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“m...
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范数（lasso），L2范数（ridge）2.归一化（Normalization） 2.1归一化的目的2.1归一...
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout（转）
ps:转的。当时主要是看到一个问题是L1L2之间有何区别，当时对l1与l2的概念有些忘了，就百度了一下。看完这篇文章，看到那个对W减小，网络结构变得不那么复杂的解释之后，满脑子的6666-------->把网络权重W看做为对上一层神经元的一个WX+B的线性函数模拟一个曲线就好。知乎大神真的多。...
TensorFlow(三）---------正则化
TensorFlow正则化经常被用于Deep-Learn中，泛化数据模型，解决过拟合问题。再深度学习网络只有在有足够大的数据集时才能产生惊人的学习效果。当数据量不够时，过拟合的问题就会经常发生。然而，只选取我们需要的数据量的模型，就会非常难以继续进行泛化和优化。所以正则化技术孕育而生~~~~~~~正...