>By joey周琦 正则化 假设目标函数为 J , 比如 J 可以是对数似然函数的负数形式，特征 i 的系数为 wi , 系数向量 w=[w1,...,wK] ,假设一共有 K 个备选类。 机器学习（分类为例）的目标就是要解决一个优化问题 w=argminwL(w) 而为了避免模型的过拟合(overfitting), 所以需要在这里进行正则化（regularization）[2]。正则化的主要思
http://52opencourse.com/133/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%B8%83%E8%AF%BE-%E6%AD%A3
最近做课题用到求方程组的解，方程组高度欠定（且理解为方程组的个数小于未知数个数），方程组的解不唯一，然后讲到解决的途径有正则化，对于正则化的概念，我在知乎上看到一个答案比较通俗易懂，易于接受，在此码下： “regularizer 看字面意思都能意会到本意了吧。 我被坑的才叫久，因为我是很晚才看到这个词的英文的，中文译成正则项简直是坑人，所以之前都是从它的作用上倒过来理解的，直到某次无意间看到了英文
最近看了看吉洪诺夫正则化方法，对其基本内容作了一个简单的了解。现在总结如下。 1、正则化 定义：正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。 另外给出一个解释性定义：对于线性方程Ax=b，当解x不存在或者解不唯一时，就是所谓的病
Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到： Some current challenges … are high dimensional data, sparsity, semi-supervised learning, the relation between computation a
原文链接:http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定
第三周 逻辑回归与正则化 学完前三周简要做个总结，梳理下知识框架： 第一讲 逻辑回归Logistic Regression 1.分类问题Classification Problem for example ->Email: Spam / Not Spam 判断一封邮件是不是垃圾邮件？ ->Online Transaction:Fraudulent(Yes/NO)?判断某个网络交易是否是诈骗？ ->
机器学习中常常会提到或者用到正则化项，在对目标函数求最优值时，常常通过L1,L2等正则化项来防止过拟合现象，对于正则化可以用来防止模型过拟合现象的问题，展开下讨论，加深理解。 先看着两句话 1. 正则化就是对最小化经验误差函数上加约束，这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。约束有引导作用，在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向，使最终的解倾向于符合先验
在机器学习中，无论是分类还是回归，都可能存在由于特征过多而导致的过拟合问题。当然解决的办法有 （1）减少特征，留取最重要的特征。 （2）惩罚不重要的特征的权重。 但是通常情况下，我们不知道应该惩罚哪些特征的权重取值。通过正则化方法可以防止过拟合，提高泛化能力。 先来看看L2正则化方法。对于之前梯度下降讲到的损失函数来说，在代价函数后面加上一个正则化项，得到 注
在机器学习的概念中，我们经常听到L0，L1，L2正则化，本文对这几种正则化做简单总结。 1、概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 2、先讨论几个问题： 1）实现参数的稀疏有什么好处吗？ 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可
一. 模型的泛化与过拟合 在上一节中，我们的预测函数为： f(x;ω)=ωTx 其中， x=[x1],ω=[ω1ω0] 上述称为线性模型，我们也可以将 x 扩展为： x=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢xn⋮x2x1⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥,ω=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢ωn⋮ω2ω1ω0⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥ 那么预测函数 f(x;w) 就变为一个非线性函数。预测函数的次数越高，越能准确地拟合训练数据。在某些情况下，高次预测函
-------------------------------------------------------------------------------------------- 关于支持向量机SVM,下列说法错误的是（） A. L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力 B. Hinge 损失函数，作用是最小化经验分类错误 C. 分类间隔为1/||w||，
http://www.bubuko.com/infodetail-557740.html 一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用sklearn.pre
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。 为了防止overfitting，可以用的方法
过拟合(Overfitting)与欠拟合(Underfitting) 欠拟合 一个模型不能很好的拟合数据,或者说有很强的偏向,或者说有很大的偏差(High bias) 此时我们不能很好的预测新样本数据 过拟合 特点: J(θ)≈0 一个模型过于拟合训练数据,或者说有很高的方差(High varionce). 这种情况可能也会造成函数过大,变量过多的情况 小结 我们需要更为准确的预测,一组数据不可能
之前为了降低产生过拟合的可能性，我们从样本的所有属性中选取一部分属性集用以训练模型，这里介绍一种防止过拟合的不同的方法—正则化，它将会保留所有属性。 之前我们一直是通过求最大似然值确定参数（maximum likelihood (ML)）： 上式中的 θ 是基于频率学派(frequentist)的观点对待的，频率学派认为， θ 是一个固定不变的常量，只是我们现在还不知道它的值，而我们的目的就是基于
七、正则化 7.1 过拟合的问题 参考视频: 7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mkv 过拟合如何处理： 1. 丢弃不能帮助我们正确预测的特征。 2. 正则化。保留所有的特征，但是减少参数的大小。 7.2 代价函数 参考视频: 7 - 2 - Cost Function (10 min).mkv 正则化的基本方法：在一定程度上减小参数 θ 的值
最近在看deeplearning 那本书，介绍了一些正则化的东西，下面就做一个简单的记录 从深度学习的角度来进行解释 我们在使用深度神经网络的时候，或者是在进行机器学习的损失函数的求解的时候总是会遇到需要增加一个正则化项的操作 这个正则化的项目，在周志华的老师的书中曾经提到过，就是用来增加偏好的，也可以看做是对与求解的约束行为，但是正则化的作用还有很多，形式也是有很多 1,在进行学习的时候经常会遇
转载自：http://www.voidcn.com/article/p-wuohknap-bq.html 本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充） 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitti
出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。 本节译者：哈工大SCIR本科生 张文博 校对：哈工大SCIR硕士生 徐梓翔 声明：我们将在每周四连载该书的中文翻译，如需转载请联系wechat_editors[at]ir.hit.edu.cn，未经授权不得转载。 使用神经网络识别手写数字 反向传播算
