这个知识点很重要,但是,我不懂. 第一个问题:为什么要做正则化? In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning and inverse problems, regularization is a process of introducing additional information in order to solve an ill-posed p…

罗曼诺夫斯基准则原理  罗曼诺夫斯基准则又称 t检验准则,其特点是首先删除一个可疑的的测得值,然后按 t分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误差 罗曼诺夫斯基准则  1)选取合适的显著度a,选择合适的数据处理长度n.由a.n在t分布表中查出系数K.(例如:a为0.05.n为15,则 K2.24)  2)计算处理段数据的平均值   3)计算处理段数据的标准   4)| 检测值 - 计算处理段数据的平均值 | > K*计算处理段数据的标准差,如果成立则检测值为粗大值,需要剔除. 实现代码 functi…

就实现过程来讲,两者是一样的,都是最小二乘法的改进,对于病态矩阵的正则化,只不过分析的角度不一样,前者是解决机器学习中过拟合问题,机器学习一般是监督学习,是从学习角度来说的,后者是数学家搞的,是为了解决病态矩阵的问题.…

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缺月挂疏桐,漏断人初静. 谁见幽人独往来,缥缈孤鸿影. 惊起却回头,有恨无人省. 拣尽寒枝不肯栖,寂寞沙洲冷.---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法,隶属于梯度类算法,也常用于压缩感知重构算法中,隶属于梯度类算法,这次将这2中算法原理做简单分析,并给出matlab仿真实验,通过实验结果来验证算法性能. 1. 引言 对于一个基本的线性逆问题: \[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}} \qua…

目录 1. \(l_0\)范数和\(l_1\)范数 2. \(l_2\)范数 3. 核范数(nuclear norm) 参考文献 使用正则化有两大目标: 抑制过拟合: 将先验知识融入学习过程,比如稀疏.低秩.平滑等特性. 结合第二点以及贝叶斯估计的观点,正则化项(regularizer)就是先验概率项. 监督学习中绝大多数任务都可以概括为以下最小化目标: \[ w^* = \arg\min_w {\sum_i {L(y_i; f(x_i;w))} + \lambda \Omega(w)} \]…

3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regularized linear regressi…

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko…

上图是我过去一年来做的时间事件记录中的某几天的记录文字.从接触到这种方法以来,也就是2009年的7月31日到今天,我已经作了一年多时间的记录.那么什么是时间事件记录?很简单,就像那两幅图片上所展示的,把你今天干了什么事情写下来,不要写感想也不要写心情,只需要干巴巴的事情的描述,然后在后面写下做这一件事情大概花费了多长时间就行了.时间事件记录这种方法是一个俄罗斯人所创造的方法,当然虽然他一生都在使用这种方法来记录自己的生活,但是他却从来没有将这种方法告知别人.换句话说,这只是他个人的兴趣和方法.这…

请查看以下泛化曲线,该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失. 图 1 显示的是某个模型的训练损失逐渐减少,但验证损失最终增加.换言之,该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合.根据奥卡姆剃刀定律,或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合,这种原则称为正则化. 也就是说,并非只是以最小化损失(经验风险最小化)为目标: $$\text{minimize(Loss(Data|Model))}$$ 而是以最小化损失和复杂度为目标,这称为结构风险最小化: $$\text{minim…