目录 1. 什么是正则化?正则化有什么作用? 1.1 什么是正则化? 1.2 正则化有什么作用? 2. L1,L2正则化? 2.1 L1.L2范数 2.2 监督学习中的L1.L2正则化 3. L1.L2正则化的作用 3.1 稀疏模型与特征选择--L1 3.2 L1的直观理解 3.3 L2正则化 4. 如何选择正则化参数? Reference   有关机器学习中的L1.L2正则化,有很多的博文都在说这件事情,大致看了相关的几篇博客文章,做下总结供自己学习.当然了,也不敢想象自己能够把相关的知识都搞…

搞过机器学习的同学都知道,L1正则就是绝对值的方式,而L2正则是平方和的形式.L1能产生稀疏的特征,这对大规模的机器学习灰常灰常重要.但是L1的求解过程,实在是太过蛋疼.所以即使L1能产生稀疏特征,不到万不得已,我们也还是宁可用L2正则,因为L2正则计算起来方便得多... 正则化项不应该以正则化的表面意思去理解,应该翻译为规则化才对! 一般回归分析中回归ww表示特征的系数,从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制).L1正则化和L2正则化的说明如下: L1正则化是指权值向量ww中各个元素的绝…

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,…

过节福利,我们来深入理解下L1与L2正则化. 1 正则化的概念 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称.也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项,常用的额外项一般有两种,英文称作\(ℓ1-norm\)和\(ℓ2-norm\),中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数(实际是L2范数的平方). L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓惩罚是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线…

L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting):一定程度上,L1也可以防止过拟合 一.L1正则化 1.L1正则化 需注意,L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外,L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用,稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0,另一部分为非零实值.非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用,同时可起到去除噪声的效果.此外,L1正则化和L2正则化可以联合使用: 这种形式也被称为“Elas…

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.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,那么对训练数据可以预测的很好,但是对测试数据就只能呵呵了.另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性. 2)参数值越小代表模型越简单吗? 是的.为什么参数越小,说明模型越简单呢,这是因为越复杂的模型,越是会…

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以预测的很好,但是对测试数据就只能呵呵了.另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性. 2…

参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/…

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,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

1. 为什么要使用正则化   我们先回顾一下房价预测的例子.以下是使用多项式回归来拟合房价预测的数据:   可以看出,左图拟合较为合适,而右图过拟合.如果想要解决右图中的过拟合问题,需要能够使得 $ x^3,x^4 $ 的参数 $ \theta_3,\theta_4 $ 尽量满足 $ \theta_3 \approx 0 ,\theta_4 \approx 0 $ .   而如何使得 $ \theta_3,\theta_4 $ 尽可能接近 $ 0 $ 呢?那就是对参数施一惩罚项.我们先来看一下线…