本文主要以線性回歸為切入點，分析了過擬合出現的原因以及正則化的理解，並從MLE和MAP兩個方面重新對線性回歸進行了求解，揭示了MLE，MAP與正則化之間的關系。 一、最小二乘的簡要回顧 假設輸入空間為： \(x_{m \times n} = (x_{1}, x_{2},...,x_{i ...

1. 為什么要使用正則化   我們先回顧一下房價預測的例子。以下是使用多項式回歸來擬合房價預測的數據：   可以看出，左圖擬合較為合適，而右圖過擬合。如果想要解決右圖中的過擬合問題，需要能夠使得 $ x^3，x^4 $ 的參數 $ \theta_3，\theta_4 $ 盡量滿足 ...

理解正則化 目錄 理解正則化 正則化的由來 L1、L2對模型空間限制的解釋： 關於正則化是貝葉斯先驗，整個優化目標是最大后驗概率的解釋： 正則化的由來 　　有幾種角度來看待正則化(Regularization)，它符合 ...

機器學習中，如果參數過多，模型過於復雜，容易造成過擬合（overfit）。即模型在訓練樣本數據上表現的很好，但在實際測試樣本上表現的較差，不具備良好的泛化能力。為了避免過擬合，最常用的一種方法是使用使用正則化，例如 L1 和 L2 正則化。但是，正則化項是如何得來的？其背后的數學原理是什么？L1 ...

一、概括： L1和L2是正則化項，又叫做罰項，是為了限制模型的參數，防止模型過擬合而加在損失函數后面的一項。 二、區別： 　　1.L1是模型各個參數的絕對值之和。 　　　L2是模型各個參數的平方和的開方值。 　　2.L1會趨向於產生少量的特征，而其他的特征都是0. 　　　 因為最優 ...

模型開發者通過以下方式來調整正則化項的整體影響：用正則化項的值乘以名為 lambda（又稱為正則化率）的標量。也就是說，模型開發者會執行以下運算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...

，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 ...

TensorFlow正則化經常被用於Deep-Learn中，泛化數據模型，解決過擬合問題。再深度學習網絡只有在有足夠大的數據集時才能產生驚人的學習效果。當數據量不夠時，過擬合的問題就會經常發生。然而，只選取我們需要的數據量的模型，就會非常難以繼續進行泛化和優化。所以正則化技術孕育而生 ...