进行一个排序,进而可以从所有特征中选择出重要性靠前的特征。 一：特征重要性 在随机森林中某个特 ...

随机森林之特征选择 摘要：在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征：能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是信用评估模型的数据特征有很多,其中不乏有很多噪音 ...

　　L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 　　对模型参数的L2正则项为 　　　　 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...

论文 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks. 中提到，加 L2 正则就相当于将该权重趋向 0，而对于 CNN 而言，一般只对卷积层和全连接层的 weights 进行 L2（weight ...

样本 \[x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...; x_{im}) \, {函数值 y_i} \] 每个样本有m个变量 回归面 \[f(x_i) = x_i^T \omega +b \] \(\omega = (\omega_1; \omega_2 ...

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git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较 经过正则化的模型 泛化能力明显的更好啦 ...

在机器学习中，无论是分类还是回归，都可能存在由于特征过多而导致的过拟合问题。当然解决的办法有 （1）减少特征，留取最重要的特征。 （2）惩罚不重要的特征的权重。 但是通常情况下，我们不知道应该惩罚哪些特征的权重取值。通过正则化方法可以防止过拟合，提高泛化能力 ...