進行一個排序,進而可以從所有特征中選擇出重要性靠前的特征。 一：特征重要性 在隨機森林中某個特 ...

隨機森林之特征選擇 摘要：在隨機森林介紹中提到了隨機森林一個重要特征：能夠計算單個特征變量的重要性。並且這一特征在很多方面能夠得到應用,例如在銀行貸款業務中能否正確的評估一個企業的信用度,關系到是否能夠有效地回收貸款。但是信用評估模型的數據特征有很多,其中不乏有很多噪音 ...

　　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 ...

論文 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks. 中提到，加 L2 正則就相當於將該權重趨向 0，而對於 CNN 而言，一般只對卷積層和全連接層的 weights 進行 L2（weight ...

樣本 \[x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...; x_{im}) \, {函數值 y_i} \] 每個樣本有m個變量 回歸面 \[f(x_i) = x_i^T \omega +b \] \(\omega = (\omega_1; \omega_2 ...

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

在機器學習中，無論是分類還是回歸，都可能存在由於特征過多而導致的過擬合問題。當然解決的辦法有 （1）減少特征，留取最重要的特征。 （2）懲罰不重要的特征的權重。 但是通常情況下，我們不知道應該懲罰哪些特征的權重取值。通過正則化方法可以防止過擬合，提高泛化能力 ...