觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理 正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那…

最优化方法:L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化方法之一:L范数正则化(规格化). 一般来说,监督学习可以看做最小化下面的目标函数): 规则项Ω(w) loss项可参考[机器学习算法及其损失函数].Note:似然函数(likelihood function)的负对数被叫做误差函数(error function). 这里我们先把目光转向“规则项Ω(…

7.1 过拟合的问题 到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过拟合(over-fitting)的问题,可能会导致它们效果很差. 在这段视频中,我将为你解释什么是过度拟合问题,并且在此之后接下来的几个视频中,我们将谈论一种称为正则化(regularization)的技术,它可以改善或者减少过度拟合问题. 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…

机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解. 0. 正则化(Regularization ) 前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合.正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项,…

机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”,感知机 感知机是二类分类的线性分类模型,是神经网络和支持向量机的基础.其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值之一,即二类分类.感知机对应于输入空间(特征空间)将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型.我们对于感知机的学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此目标,我们需要导入基于误分类的损失函数,利用后文所提到的梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型. 感知机模型 对此我们都知道了什么叫感知机了.…

过拟合(over-fitting) 欠拟合 正好 过拟合 怎么解决 1.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征.可以是手工选择保留哪些特征,或者使用一 些模型选择的算法来帮忙(例如 PCA) 2.正则化. 保留所有的特征,但是减少参数的大小(magnitude) 回归问题的模型是 是高次项导致了这个问题 我们决定要减少…

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 4.正则化与过拟合问题 Regularization/The Problem of Overfitting 1 过拟合问题 The problem of overfitting 首先,Andrew Ng还是对之前几节中提到过的房屋面积-房价问题进…

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导致噪声很大 2 )特征数目过多导致模型过于复杂,如下面的图所示: 看上图中的多项式回归(Polynomial regression),左边为模型复杂度很低,右边的模型复杂度就过高,而中间的模型为比较合适的模型,对于Logistic有同样的情况 2)如何避免过拟合 1) 控制特征的数目,可以通过特征组…

欠拟合(Underfitting)与过拟合(Overfitting) 上面两张图分别是回归问题和分类问题的欠拟合和过度拟合的例子.可以看到,如果使用直线(两组图的第一张)来拟合训,并不能很好地适应我们的训练集,这就叫欠拟合(Underfitting),但是如果x的次数太高(两组图的第三张),拟合虽然很好,但是预测能力反而变差了,这就是过拟合(Overfitting). 对于欠拟合,我们可以适当增加特征,比如加入x的多次方.通常这很少发生,发生的多的都是过拟合.那么如何处理过度拟合呢? 1. 丢弃…

1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图. 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型.我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓.因此线性回归并没有很好拟合训练数据. 我们把此类情况称为欠拟合(underfitting),或者叫作叫做高偏差(bias). 这两种说法大致相似,都表示没有很好地拟合训练数据.高偏差这个词是…