Laplace（拉普拉斯）先驗與L1正則化 在之前的一篇博客中L1正則化及其推導推導證明了L1正則化是如何使參數稀疏化人，並且提到過L1正則化如果從貝葉斯的觀點看來是Laplace先驗，事實上如果從貝葉斯的觀點，所有的正則化都是來自於對參數分布的先驗。現在來看一下為什么Laplace先驗會導出 ...

L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢？稀疏性，說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇，只留下一些比較重要的特征，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。在實際應用中，機器學習模型的輸入 ...

正則化（Regularization） 機器學習中幾乎都可以看到損失函數后面會添加一個額外項，常用的額外項一般有兩種，稱作L1正則化 和 L2正則化，或者 L1范數 和 L2范數。 L1正則化和L2正則化可以看做是損失函數的懲罰項。所謂“懲罰”是指對損失函數中的某些參數做一些限制。對於線性回歸 ...

git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通過比較 經過正則化的模型 泛化能力明顯的更好啦 ...

　　L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 　　對模型參數的L2正則項為 　　　　 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...

概念 L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題： 1）實現參數的稀疏有什么好處嗎？ 一個好處是可以簡化模型，避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數 ...

一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質，滿足正定，齊次，三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1.　監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...

在機器學習中，我們非常關心模型的預測能力，即模型在新數據上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型復雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作“天空 ...