机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)
目录： 一、L0，L1范数 二、L2范数 三、核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限 ...
原文：机器学习：模型泛化（L1、L2 和弹性网络）
一 岭回归和 LASSO 回归的推导过程 岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作：在原始的损失函数后添加正则项，来尽量的减小模型学习到的 的大小，使得模型的泛化能力更强 比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge LASSO：衡量模型正则化 MSE MAE：衡量回归结果的好坏 欧拉距离 曼哈顿距离：衡量两点之间距离的大小 理解 Ridge LASSO：在损失函数 ...
2018-07-13 19:39 0 933 推荐指数：
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今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢 ...
L0、L1和L2范数在机器学习中的用途
L0、L1和L2范数在机器学习中的用途 参考来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28023308 结论1 L0范数：向量中非0元素的个数; L1范数：向量中各个元素绝对值之和; L2范数：向量中各元素的平方和在求平方根. 结论 ...
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L2正则化、L1正则化与稀疏性 [抄书] 《百面机器学习：算法工程师带你去面试》 为什么希望模型参数具有稀疏性呢？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入 ...
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正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，称作L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓“惩罚”是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归 ...
【机器学习】--线性回归中L1正则和L2正则
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这是专栏《AI初识境》的第9篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。 今天来说说深度学习中的generalization问题，也就是泛化和正则化有关的内容。 作者&编辑 | 言有三 1 什么是generalization 机器学习方法训练出来一个模型，希望 ...