【cs229-Lecture11】贝叶斯统计正则化

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【cs229-Lecture11】贝叶斯统计正则化

本节知识点: 贝叶斯统计及规范化在线学习如何使用机器学习算法解决具体问题:设定诊断方法,迅速发现问题贝叶斯统计及规范化(防止过拟合的方法) 就是要找更好的估计方法来减少过度拟合情况的发生. 回顾一下,线性回归中使用的估计方法是最小二乘法,logistic 回归是条件概率的最大似然估计,朴素贝叶斯是联合概率的最大似然估计,SVM 是二次规划. 一下转自:http://52opencourse.com/133/coursera 斯坦福大学机器学习第七课"正则化"学习笔记,本次课程主…

CS229 5.用正则化(Regularization)来解决过拟合

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…

Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化

Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 在统计学中有两个学派,一个是频率学派,另一个是贝叶斯学派.频率学派认为参数θ是一个固定的值,而不是随机变量,只不过是不知道它的值而已:而贝叶斯学派则认为任何参数θ都是一个随机变量,也有自己的概率分布.所以这两个学派分别形成了最大似然估计(maximum likelihood estimate,MLE)和最大后验估计(maximum a posterio…

学习理论之正则化（Regularization）与模型选择

一.引言对于一个学习问题,可以假设很多不同的模型,我们要做的是根据某一标准选出最好的模型.例如,在多项式回归中,对于我们的假设模型,我们最要紧的是决定 k 到底取多少合适,能不能有一种方法可以自动选择出可以在偏差和方差(关于偏差和方差的理论,参考: 学习理论 )之间做出均衡的模型? 为了具体讨论,本文中假设有一个有限的模型集,我们就是要从这个模型集中选出一个最好的模型. 二. 交叉验证给定训练集, 采用经验风险最小化的方法训练模型,于是很容易想到的就是,把模型集中训练误差最小的模型选出来,就…

资源 | 源自斯坦福CS229，机器学习备忘录在集结

在 Github 上,afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结,内容包括监督学习.无监督学习,以及进修所用的概率与统计.线性代数与微积分等知识. 项目地址:https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning 据项目介绍,该 repository 旨在总结斯坦福 CS 229 机器学习课程的所有重要概念,包括: 学习该课程所需的重要预备知识,例如概率与统计.代数与微积分等进修课程. 对每个机器…

从MAP角度理解神经网络训练过程中的正则化

在前面的文章中,已经介绍了从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化,本次我们从最大后验概率点估计(MAP,maximum a posteriori point estimate)的角度来理解神经网络中十分重要的weight decay正则化方法. 前面的文章中讲到了梯度下降法可以从最大似然概率估计(ML)的角度来理解,最大似然是一种典型的频率统计方法,还有一种非常不同的贝叶斯统计方法(具体的区别请参考花书).由于贝叶斯统计方法很多时候是复杂不易于处理的,因此我们更想要一种类似…