原文链接：http://tecdat.cn/?p=22721 原文出处：拓端数据部落公众号 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择。根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零 ...
分类：
编程语言 时间：
2021-06-10 17:45:22
阅读次数：
0
当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合。进行最优模型的选择，即选择复杂度适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的。 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-04-06 14:11:34
阅读次数：
0
带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", norma ...
分类：
其他好文 时间：
2021-02-19 13:28:20
阅读次数：
0
模型正则化 Regularization 岭回归实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100) X = x.resh ...
分类：
其他好文 时间：
2021-02-04 12:23:51
阅读次数：
0
有监督学习的一般流程： 过拟合问题：所选模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测很差。 模型选择的方法： ①正则化：把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证，数据比较少时，将数据集随机切分，组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-27 14:02:50
阅读次数：
0
paper地址：arxiv.org/pdf/2007.08113.pdf code地址：https://github.com/vinthony/depth-distillation 1. Contribution 1. 使用预先训练好的网络作为正则化深度蒸馏，同时学习离焦图(defocus map) ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-27 13:53:57
阅读次数：
0
标准化（standardization）： 数据标准化是将数据按比例缩放，使其落入到一个小的区间内，标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大，一般是z-score标准化方法：减去期望后除以标准差。 特点： 对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-12 11:04:02
阅读次数：
0
前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。 岭回归 > #########正则化方法消除共线性 > ###岭回归 > ###glmnet只能处理矩阵 > library(glmnet) > library(mice) > creditcard_ex ...
分类：
编程语言 时间：
2020-11-04 19:04:55
阅读次数：
29
引用自： https://www.lizenghai.com/archives/64931.html AdamW AdamW是在Adam+L2正则化的基础上进行改进的算法。使用Adam优化带L2正则的损失并不有效。如果引入L2正则项，在计算梯度的时候会加上对正则项求梯度的结果。 那么如果本身比较大的 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-03 13:31:44
阅读次数：
141
一、网络 二、激活函数 激活函数：对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换，作为下一个全连接层的输入。这个非线性函数被称为激活函数。 三、正则化 正则化：正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。 四、损失函数 五、网络模型优化算法 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-07-29 21:59:19
阅读次数：
100
