我們在學習機器學習的時候會經常聽到正則化（Regularization），其一般是用於改善或者減少過度擬合問題。下圖是一個回歸問題的例子： 第一個模型是一個線性模型，欠擬合，不能很好地適應我們的訓練集；第三個模型是一個四次方的模型，過於強調擬合原始數據，而丟失了算法的本質：預測新數據 ...

首先述說什么是正則化， 正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加上一個正則項(regularizer)或罰項(penalty term)。是模型選擇的典型方法。正則化項一般是模型復雜度的單調遞增函數，模型越復雜，正則化值越大。比較常用的正則化項有模型參數向量的范數，l1-norm ...

1.線性回歸模型及求解方法 什么是回歸？ X的行表示每個樣本，列表示每個特征。 研究X和Y之間關系的統計分析方法稱之為回歸。其中X是自變量，Y是因變量。 利用訓練數據 ...

不適定的反問題 ​在學習過程中，涉及到了數學物理中的反演問題，【正問題】一般可簡化為輸入，輸出和轉換系統，即 \[\mathbf{F}x = y\ (x \in \mathbf{X}, y \in \mathbf{Y}) \tag{1} \label{eq1 ...

對於2個變量的樣本回歸分析，L2和L1正則化基本相同，僅僅正則化項不同 LASSO回歸為在損失函數加入\(||\omega||_1\) ,\(\omega\) 的1范數 而 嶺回歸為\(||\omega||_2^2\)，\(\omega\) 的2范數 *矩陣、向量范數 *L1正則化（嶺回歸 ...

注：正則化是用來防止過擬合的方法。在最開始學習機器學習的課程時，只是覺得這個方法就像某種魔法一樣非常神奇的改變了模型的參數。但是一直也無法對其基本原理有一個透徹、直觀的理解。直到最近再次接觸到這個概念，經過一番苦思冥想后終於有了我自己的理解。 0. 正則化（Regularization ...

機器學習-正則化（嶺回歸、lasso）和前向逐步回歸 觀看本文之前，您也許可以先看一下后來寫的一篇補充：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12104854.html 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 這三種要處理的是同樣的問題，也就是數據的特征數量大於樣本 ...

背景：數據挖掘/機器學習中的術語較多，而且我的知識有限。之前一直疑惑正則這個概念。所以寫了篇博文梳理下 摘要： 　　1.正則化（Regularization） 　　　　1.1 正則化的目的　 　　　　1.2 結構風險最小化（SRM）理論 　　　　1.3 L1范數（lasso），L2范數 ...