2018-12-09 22:18:43 假设费用函数 L 与某个参数 x 的关系如图所示: 则最优的 x 在绿点处,x 非零. 现在施加 L2 regularization,新的费用函数()如图中蓝线所示: 最优的 x 在黄点处,x 的绝对值减小了,但依然非零. 而如果施加 L1 regularization,则新的费用函数()如图中粉线所示: 最优的 x 就变成了 0.这里利用的就是绝对值函数的尖峰. 两种 regularization 能不能把最优的 x 变成 0,取决于原先的费用函数在 0…

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 博客的学习笔记,对一些要点进行摘录.规则化也有其他名称,比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项:还有现在比较多的正则化. -------------------------------------------- 一.正则化背景 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训…

一.前述 鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力. 二.具体原理 1.背景 第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去.如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大,而第一个模型偏差不是很大. 2.目的 鲁棒性就是为了让w参数也就是模型变小,但不是很小.所以引出了 L1和L2正则.  L1和L2的使用就是让w参数减小的使用就是让w参数减小. L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 3.具体使用 L1正则:Lasso Regre…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

L1,L2正则都可以看成是 条件限制,即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 当w为2维向量时,可以看到,它们限定的取值范围如下图: 所以它们对模型的限定不同 而对于一般问题来说,L1 正则往往取到正方形的顶点,即会有很多分量为0,具有稀疏性,有特征选择的作用…

L1正则是权值的绝对值之和,重点在于可以稀疏化,使得部分权值等于零. L1正则的含义是 ∥w∥≤c,如下图就可以解释为什么会出现权值为零的情况. L1正则在梯度下降的时候不可以直接求导,可以有以下几种方法来优化 1.OWL-QN算法http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/47424845 对于目标函数中包含加性的非平滑项并使用梯度下降求解的问题,如果可以使用proximal operator,则解法如下: 假设目标函数为 其中 可导…

一.前述 L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 二.原理 L1正则:Lasso Regression L2正则:Ridge Regression 总结: 经验值 MSE前系数为1 ,L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性. L2正则会整体的把w变小. L1正则会倾向于使得w要么取1,要么取0 ,稀疏矩阵 ,可以达到降维的角度. ElasticNet函数(把L1正则和L2正则联合一起): 总结: 1.默认情况下选用L2正则. 2.如若…

这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别. 在线性回归中我们最终的loss function如下: 那么如果我们为w增加一个高斯先验,假设这个先验分布是协方差为 的零均值高斯先验.我们在进行最大似然: 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function吗? 同理我们如果为w加上拉普拉斯先验,就可以求出最后的loss function也就是我们平时说的加了L1正则: 因为拉普拉斯的分布相比高斯要更陡峭,它们的分布类似下图,红色表示拉普拉斯,黑色表示高斯 可以看出拉普拉斯的小w的数目要…

1.根据指定参数名获取参数值 A页面向连接到B页面的url为: http://www.189dg.com/ajax/sms_query.ashx?action=smsdetail&sid=22&stime=2014-06-27&etime=2014-06-27 我们要得根据参数名获取到参数值,如根据action可以获取到smsdetail B页面里: 我们可以通过  var url = window.location;获取到A页面传输过来的url. var sid = GetPar…