我们在学习机器学习的时候会经常听到正则化（Regularization），其一般是用于改善或者减少过度拟合问题。下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据 ...

首先述说什么是正则化， 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加上一个正则项(regularizer)或罚项(penalty term)。是模型选择的典型方法。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值越大。比较常用的正则化项有模型参数向量的范数，l1-norm ...

1.线性回归模型及求解方法 什么是回归？ X的行表示每个样本，列表示每个特征。 研究X和Y之间关系的统计分析方法称之为回归。其中X是自变量，Y是因变量。 利用训练数据 ...

不适定的反问题 ​在学习过程中，涉及到了数学物理中的反演问题，【正问题】一般可简化为输入，输出和转换系统，即 \[\mathbf{F}x = y\ (x \in \mathbf{X}, y \in \mathbf{Y}) \tag{1} \label{eq1 ...

对于2个变量的样本回归分析，L2和L1正则化基本相同，仅仅正则化项不同 LASSO回归为在损失函数加入\(||\omega||_1\) ,\(\omega\) 的1范数 而 岭回归为\(||\omega||_2^2\)，\(\omega\) 的2范数 *矩阵、向量范数 *L1正则化（岭回归 ...

注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化（Regularization ...

机器学习-正则化（岭回归、lasso）和前向逐步回归 观看本文之前，您也许可以先看一下后来写的一篇补充：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12104854.html 本文代码均来自于《机器学习实战》 这三种要处理的是同样的问题，也就是数据的特征数量大于样本 ...

背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下 摘要： 　　1.正则化（Regularization） 　　　　1.1 正则化的目的　 　　　　1.2 结构风险最小化（SRM）理论 　　　　1.3 L1范数（lasso），L2范数 ...