正则化超分辨率图像重建算法研究--中国科学技术大学 硕士学位论文--路庆春 最大后验概率(MAP)的含义就是在低分辨率图像序列已知的前提下,使高分辨率图像出现的概率达到最大.…

MAP框架:…

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…

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.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

国际单位制(SI)中,关于物理量 发光强度 的介绍: 1cd(坎德拉)为一光源在给定方向的发光强度,该光源发出频率为540×1012Hz(赫兹)的单色辐射,且在此方向上的辐射强度为 1/683 W/sr(瓦特每球面度). 立体角(Solid Angle)定义为以圆锥体的顶点为球心,半径为1的球面被锥面所截得的面积来度量的,度量单位称为“立体弧度”(steradian,缩写为 sr ).立体弧度,又称球面弧,可以看作三维的弧度,是立体角的国际单位.…

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…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# logistic function(sigmo…

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)…

主讲人 网神 (新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:55:06 那我们开始了啊,前面第3,4章讲了回归和分类问题,他们应用的主要限制是维度灾难问题.今天的第5章神经网络的内容:1. 神经网络的定义2. 训练方法:error函数,梯度下降,后向传导3. 正则化:几种主要方法,重点讲卷积网络 书上提到的这些内容今天先不讲了,以后有时间再讲:BP在Jacobian和Hessian矩阵中求导的应用:混合密度网络:贝叶斯解释神经网络. 首先是神经网络的定义,先看一个最简单的神经…

7.1  过拟合的问题 7.2  代价函数 7.3  正则化线性回归 7.4  正则化的逻辑回归模型 7.1  过拟合的问题 如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为 0),但是可能会不能推广到新的数据. 下图是一个回归问题的例子:…