Lasso，也就是L1正则项，它倾向于完全消除最不重要特征的权重（置为0），就是说Lasso会自动执行特征选择，并输出一个稀疏模型。 问题：Lasso在特征数量超过训练实例的数量时（比如10条数据20个特征），或者特征之间相关性比较强，Lasso就会很不稳定。 总结：Lasso可进行特征 ...

特征归一化，特征映射，正则化 特征归一化(Feature Normalize/Feature Scaling) 应用简介 当数据集的各个属性之间的值分布差别较大时，运用梯度下降算法求解局部最优解时会需要很小的学习率以及多次迭代才能达到最优解。因此，使用特征归一化主要有以下两条作用 ...

一、标准化Standardization（z-score方法）： 利用公式：( x-mean(x) ) / std(x) 对具有S相同属性的数据（即一列）做标准化处理，使数据服从零均值标准差的高斯分布。这种方法一般要求原数据的分布近似高斯分布。 涉及距离度量、协方差计算时可以应用这种方法。将有 ...

归一化： 1、把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。2、把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 归一化算法有： 1.线性转换 　 y ...

一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用 ...

本文主要包含以下内容： 一、什么是正则化 二、参数范数模型 2.1 L1正则和L2正则 2.2 为什么通过L1正则、L2正则能够防止过拟合 2.3 L2正则的表现 2.4 L1正则化为什么会产生稀疏解 2.5 L2正则为什么求解比较稳定 三、Dropout和集成方法 3.1 ...

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 ...