过拟合(Overfitting)和正规化(Regularization)
过拟合： Overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小，Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程 Underfitting是指Ein和Eout都变大的过程 从上边这个图中，虚线的左侧是underfitting，右侧是overfitting，发生 ...
原文：数据正规化 (data normalization) 的原理及实现 (Python sklearn)
原理 数据正规化 data normalization 是将数据的每个样本 向量 变换为单位范数的向量，各样本之间是相互独立的 其实际上，是对向量中的每个分量值除以正规化因子 常用的正规化因子有 L , L 和 Max 假设，对长度为 n 的向量，其正规化因子 z 的计算公式，如下所示： 注意：Max 与无穷范数不同，无穷范数是需要先对向量的所有分量取绝对值，然后取其中的最大值 而 Max 是向量 ...
2018-05-01 16:52 0 11626 推荐指数：
相关推荐
复习交换代数——Noether正规化
目录 简介 初等启发 证明过程 几何意义 定理应用 参考资料 简介 在交换代数中有如下定理 Noether正规化引理 令$R$是一个有限生成$k$-代数整环，则存在$t_1,\ldots,t_n\in R$使得$$k\subseteq_ ...
Spectral Normalization 谱归一化-原理及实现
// 一、谱范数及其计算方法 见我的这篇blog 谱范数求解方法-奇异值分解&幂迭代法 // 二、谱归一化提出背景 谱归一化由论文《Spectral Normalization For Generative Adversarial Networks》论文链接 提出。 原生 ...
几种归一化方法（Normalization Method）python实现
几种归一化方法（Normalization Method）python实现 1、(0,1)标准化： 这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历feature vector里的每一个数据，将Max和Min的记录下来，并通过Max-Min作为基数（即Min=0，Max=1）进行数据的归一化 ...
形式语言与编译八 上下文无关文法、及其二义性 、对二义性文法的正规化
上下文无关文法(context free grammar) 语法分析的数学基础。 正则语言不能描述所有的语言，因此引入上下文无关文法(注意它也不能描述所有的语言，只是相对正则语言，描述范围增大) ...
数据标准化/归一化normalization
转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论：向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化 ...
python实现正规方程线性回归
相对于不是很大的数据来说，正规方程相对于梯度下降运算更加的简便 直接上核心公式 代码实现： 结果 [[-173.50754254952682], [0.6238329654896275]] ...
数据预处理：归一化 Normalization
为什么要数据归一化Feature Scaling 由于原始数据值的范围差异很大，因此在某些机器学习算法中，如果没有归一化，目标函数将无法正常工作。例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。因此，所有特征的范围应归一化 ...