贝叶斯先验解释l1正则和l2正则区别
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的数目要比高斯的多,w的分布陡峭,而高斯的w分布较为均匀。也就是说,l1正则化更容易获得稀疏解,还可以挑选重要特征。l2正则有均匀化w的作用。
贝叶斯先验解释l1正则和l2正则区别的更多相关文章
- 【机器学习】--鲁棒性调优之L1正则,L2正则
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, ...
- 【机器学习】--线性回归中L1正则和L2正则
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 ...
- L1正则与L2正则
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 ...
- L1 正则 和 L2 正则的区别
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 ...
- L1正则和L2正则的比较分析详解
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 ...
- L1与L2正则(转)
概念: L0范数表示向量中非零元素的个数:NP问题,但可以用L1近似代替. L1范数表示向量中每个元素绝对值的和: L1范数的解通常是稀疏性的,倾向于选择:1. 数目较少的一些非常大的值 2. 数目 ...
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归
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 ...
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第十四节过拟合解决手段L1和L2正则
第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中, ...
- 变分贝叶斯学习(variational bayesian learning)及重参数技巧(reparameterization trick)
摘要:常规的神经网络权重是一个确定的值,贝叶斯神经网络(BNN)中,将权重视为一个概率分布.BNN的优化常常依赖于重参数技巧(reparameterization trick),本文对该优化方法进行概 ...
随机推荐
- linux 的常用命令---------第七阶段
LVM 逻辑卷管理器 -----其作用为 :在线扩容 卷组 vG (也叫LVM卷组) ------------------→ 在此卷组vG上建立 : 逻辑卷组 LV ( ...
- day06--元组、字典、集合与关系运算
今日内容: 1.元组 2.字典 3.集合与关系运算 元组: 用途:记录多个值,当多个值没有改的需求,此时用元组更适合. 定义方式:在()内用逗号分隔开多个任意类型的值. 变量名=tuple('') 切 ...
- 反向路径过滤——reverse path filter
原文地址:反向路径过滤——reverse path filter 作者:pwp_cu 反向路径过滤——reverse path filter 一.原理先介绍个非对称路由的概念参考<Underst ...
- 一、CnPack源码模板功能快速添加注释
Delphi通过CnPack源码模板功能,能快速添加注释,非常之好用,使用方法如下图: 1.选择CnPack的源码模板专家 2.设置Pacal标准过程头 3.设置内容如下,并且设置了Ctrl+W的快捷 ...
- 网络对抗技术 2017-2018-2 20152515 Exp4 恶意代码分析
1.实验后回答问题 (1)如果在工作中怀疑一台主机上有恶意代码,但只是猜想,所有想监控下系统一天天的到底在干些什么.请设计下你想监控的操作有哪些,用什么方法来监控. 答:- 我会使用sysmon工具来 ...
- SVD(奇异值分解)小结
注:奇异值分解在数据降维中有较多的应用,这里把它的原理简单总结一下,并且举一个图片压缩的例子,最后做一个简单的分析,希望能够给大家带来帮助. 1.特征值分解(EVD) 实对称矩阵 在理角奇异值分解之前 ...
- debian系统下改语言设置
debian系统下改语言设置 安装debian 的时候选择了中文zh_CN_UTF-8,然后进系统后想换成en_US_UTF-8 可以使用一下命令选择:找到需要的语言 确定即可 dpkg-reconf ...
- CF1096G Lucky Tickets
https://www.luogu.org/problemnew/show/CF1096G 显然dp出用\(\frac{n}{2}\)个数能拼出来的每个数的方案数,平方相加就行了,dp显然ntt+快速 ...
- C# Language Specification 5.0 (翻译)第一章 引言
C#(念作 See Sharp)是一种简单.现代.面向对象并且类型安全的编程语言.C# 源于 C 语言家族,因此 C.C++ 和 Java 工程师们能迅速上手.ECMA 国际[1](ECMA Inte ...
- Spring+SpringMVC+MyBatis整合基础篇(三)搭建步骤
作者:13GitHub:https://github.com/ZHENFENG13版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 框架介绍 Spring SpringMVC MyBatis easyUI ...