模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响:用正则化项的值乘以名为 lambda(又称为正则化率)的标量.也就是说,模型开发者会执行以下运算: $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity(Model))}$$ 执行 L2 正则化对模型具有以下影响: 使权重值接近于 0(但并非正好为 0) 使权重的平均值接近于 0,且呈正态(钟形曲线或高斯曲线)分布. 增加 lambda 值将增强正则化效果. 例如,lambda…

XGBOOST的威力不用赘述,反正我是离不开它了. 具体XGBOOST的原理可以参见之前的文章<比XGBOOST更快--LightGBM介绍> 今天说下如何调参. bias-variance trade-off xgboost一共有几十个参数: http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html 中文版解释: http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 文艺青年的调参…

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…

监督学习: 线性回归,逻辑回归,神经网络,支持向量机. 非监督学习: K-means,PCA,异常检测 应用: 推荐系统,大规模机器学习 机器学习系统优化: 偏差/方差,正则化,下一步要进行的工作:评估学习算法(精确率,召回率),学习曲线,错误分析,上限分析 1. 监督学习 1.1 线性回归 假设函数 代价函数 梯度 正则化线性回归代价函数 正则化线性回归梯度 特征缩放 正规方程法 1.2 逻辑回归 假设函数 g为sigmod函数定义为 代价函数 梯度 正则化的逻辑回归代价函数 正则化的逻辑回归…

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳…

当lambda的值很小时,其惩罚项值不大,还是会出现过拟合现象,当时lambda的值逐渐调大的时候,过拟合现象的程度越来越低,但是当labmda的值超过一个阈值时,就会出现欠拟合现象,因为其惩罚项太大,导致丢失太多的特征,甚至一些比较重要的特征.…

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归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的…

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)…

正则化(Regularization)是机器学习中抑制过拟合问题的常用算法,常用的正则化方法是在损失函数(Cost Function)中添加一个系数的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)项,用来抑制过大的模型参数,从而缓解过拟合现象. \(l1 - norm\)的正则项还具有特征选择的能力,而\(l2 - norm\)的正则项没有.直观上,对于小于1的模型参数,\(l1 - norm\)的惩罚力度要远远大于\(l2 - norm\)的惩罚力度,这是\(l1 - norm\)特征…

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数…