关于L0，L1和L2范数的规则化
本文主要整理一下机器学习中的范数规则化学习的内容： 规则化 -什么是规则化 -为什么要规则化 -规则化的理解 -怎么规则化 -规则化的作用 范数 -L0范数和L1范数 -L2范数 -L1范数和L2范数 补充 -condition number -微博、知乎部分讨论 参考附录 规则...
机器学习中的正则化技术L0,L1与L2范数
使用机器学习算法过程中，如果太过于追求准确率，就可能会造成过拟合。使用正则化技术可以在一定程度上防止过拟合。首先来回顾一下过拟合的概念。 过拟合简单来说就是对于当前的训练数据拟合程度过高以至于模型失去了泛化能力。下面是一个房屋预测的例子： 左侧的图是欠拟合，即对于当前数据集的拟合程度不够，欠拟合的...
L1和L2范数正则化
L0范数表示向量中非零元素的个数 [2] ∥x∥0=#i,wherexi≠0 最小化L0范数，就是尽量让 xi 为0，所以它可以做稀疏编码和特征选择。但是最小化L0范数是一个NP hard问题，难以求解，一般用它的最优凸近似即L1范数代替。 L1范数表示向...
机器学习-范数正则化：L1正则，L2正则
1 拟合 形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。 2 过拟合 上学考试的时候，有的人采取题海战术，把每个题目都背下来。但是题目稍微一变，他就不会做了。因为他非常复...
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...
正则化的L1范数和L2范数
首先介绍损失函数，它是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度 主要的几种类型包括：1）0-1损失函数 2）平方损失函数 3）绝对损失函数 4） 对数损失函数 0-1损失函数： 平方损失函数： 绝对损失函数： 对数损...
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“mi...
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 非常好，必看
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数zouxy09@qq.comhttp://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...
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...