原文:Tikhonov regularization 吉洪諾夫正則化

在求解反問題時,正則化技術的作用非常大。對於大多數優化問題,基本都使用了正則化方法。但是什么是正則化 卻沒有一個概念性的定義。 解釋性的定義如下: 對於線性方程Ax b,當解x不存在或者解不唯一時,就是所謂的病態問題 ill posed problem . 但是在很多時候,我們需要對病態問題求解,那怎么做 對於解不存在的情況,解決辦法是增加一些條件找一個近似解 對於解不唯一的情況,解決辦法是增加一 ...

2013-11-01 17:15 0 3982 推薦指數:

查看詳情

Tikhonov regularization 諾夫 正則化

這個知識點很重要,但是,我不懂。 第一個問題:為什么要做正則化? In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning ...

Fri Jun 01 16:28:00 CST 2018 0 6291
Tikhonov正則化

本文摘自張賢達的《矩陣分析與應用》第六章第2節 --------------------------------------------------------------------------- ...

Wed Jun 10 08:33:00 CST 2020 0 1449
正則化Regularization

我們在使用線性回歸和邏輯斯特回歸的時候,高次冪的多項式項可能造成過擬合的問題。而我們使用過擬合這一方法來改善或者減少這一問題。 我們所要做的就是使θ盡可能接近0,那么對於高階項對於hθ(x)的影響也會盡量小,幾乎沒有。這樣就預防了過擬合。 正則化的線性回歸模型 是正則項,λ是正則化 ...

Wed Dec 05 05:34:00 CST 2018 0 728
正則化Regularization)

正則化(Regularization)是機器學習中抑制過擬合問題的常用算法,常用的正則化方法是在損失函數(Cost Function)中添加一個系數的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)項,用來抑制過大的模型參數,從而緩解過擬合現象。 \(l1 - norm\)的正則項還具 ...

Wed May 20 04:08:00 CST 2015 0 6613
7、 正則化(Regularization)

,並且在此之后接下來的幾個視頻中,我們將談論一種稱為正則化(regularization)的技術,它可以改 ...

Sun Oct 13 01:14:00 CST 2019 0 1013
正則化Regularization)本質

參考: http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/deta ...

Fri Mar 22 01:56:00 CST 2019 0 4268
我眼中的正則化Regularization

警告:本文為小白入門學習筆記 在機器學習的過程中我們常常會遇到過擬合和欠擬合的現象,就如西瓜書中一個例子: 如果訓練樣本是帶有鋸齒的樹葉,過擬合會認為樹葉一定要帶有鋸齒,否則就不是樹葉。而欠擬合則 ...

Wed Aug 22 23:45:00 CST 2018 0 1799
機器學習之正則化Regularization

1. The Problem of Overfitting 1 還是來看預測房價的這個例子,我們先對該數據做線性回歸,也就是左邊第一張圖。 如果這么做,我們可以獲得擬合數據的這樣一條直線,但 ...

Sun Nov 09 03:57:00 CST 2014 14 146118
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM