正则化方法有如下几种： 一、参数范数惩罚 其中L2、L1参数正则化介绍与关系如下 1、L2 参数正则化 直观解释如下： 2、L1 参数正则化 二、获取更多数据（扩样本） 避免过拟合的基本方法之一是从数据源获得更多数据，当训练数据 ...

目录 基本概念 机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小，而且在新样本上泛化能力好的算法。许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差，这些策略被统称为正则化。而神经网络由于其强大的表示能力经常遭遇过拟合，所以需要使用许多不同形式的正则化策略 ...

正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍 权重衰减（weight decay） 模型的复杂性——如何衡量函数与0的距离——Lp范数 L2">L2正则化线性模型构成经典的岭回归（ridge regression）算法， L1">L1正则化线性回归通常被称为套索 ...

提前终止   在对模型进行训练时，我们可以将我们的数据集分为三个部分，训练集、验证集、测试集。我们在训练的过程中，可以每隔一定量的step，使用验证集对训练的模型进行预测，一般来说，模型在训练集和验证集的损失变化如下图所示： 可以看出，模型在验证集上的误差在一开始是随着训练集的误差 ...

神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。 在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数 ...

一、正则化介绍 问题：为什么要正则化？ 　　NFL（没有免费的午餐）定理： 　　　　没有一种ML算法总是比别的好 　　　　好算法和坏算法的期望值相同，甚至最优算法跟随机猜测一样 　　　　前提：所有问题等概率出现且同等重要 　　　　实际并非如此，具体情况具体分析，把当前问题解决好 ...

在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空 ...

1. 正则化概述（Regularization） 监督学习可以简单的理解为在最小化loss function 的同时，保证模型的复杂度尽可能的低，防止出现过拟合（overfitting）。常用的loss函数有square loss(Regression)，Hinge ...