本文主要以线性回归为切入点，分析了过拟合出现的原因以及正则化的理解，并从MLE和MAP两个方面重新对线性回归进行了求解，揭示了MLE，MAP与正则化之间的关系。 一、最小二乘的简要回顾 假设输入空间为： \(x_{m \times n} = (x_{1}, x_{2},...,x_{i ...

1. 为什么要使用正则化   我们先回顾一下房价预测的例子。以下是使用多项式回归来拟合房价预测的数据：   可以看出，左图拟合较为合适，而右图过拟合。如果想要解决右图中的过拟合问题，需要能够使得 $ x^3，x^4 $ 的参数 $ \theta_3，\theta_4 $ 尽量满足 ...

理解正则化 目录 理解正则化 正则化的由来 L1、L2对模型空间限制的解释： 关于正则化是贝叶斯先验，整个优化目标是最大后验概率的解释： 正则化的由来 　　有几种角度来看待正则化(Regularization)，它符合 ...

机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 ...

一、概括： L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 二、区别： 　　1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 　　　L2是模型各个参数的平方和的开方值。 　　2.L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0. 　　　 因为最优 ...

模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响：用正则化项的值乘以名为 lambda（又称为正则化率）的标量。也就是说，模型开发者会执行以下运算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...

，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 ...

TensorFlow正则化经常被用于Deep-Learn中，泛化数据模型，解决过拟合问题。再深度学习网络只有在有足够大的数据集时才能产生惊人的学习效果。当数据量不够时，过拟合的问题就会经常发生。然而，只选取我们需要的数据量的模型，就会非常难以继续进行泛化和优化。所以正则化技术孕育而生 ...