增加alpha，使得w更加倾向于0，从而提高泛化 ...
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2018-06-25 12:50:19
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弹性网络回归算法是综合lasso回归和岭回归的一种回归算法，通过在损失函数中增加L1正则和L2正则项，进而控制单个系数对结果的影响 ...
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2018-06-12 16:10:10
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ridge regression: 在最小二乘的基础上添加一个系数为α的惩罚项，惩罚项为参数向量2范数的平方，可以通过控制α来调节数据集的过拟合问题 拟合方法，参数调用与线性回归相同 岭回归优点：可以应用于高度坏条件矩阵（目标值的轻微改变会造成参数的大方差，数据曲线波动加剧，容易导致过拟合问题，因此 ...
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2018-06-06 15:40:55
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目录： 互联网公司应该做什么样的业务。 技术团队应该构建自己的竞争优势。 适应公有云时代。 不忘运维核心能力。 教学相长促进人的成长。 各位读者新春快乐狗年大吉！ 我借此佳节讲几句话，技术兄弟姐妹请听一听。 —·一，互联网公司应该做什么样的业务·— 不管是在窝窝，还是在云纵，我们总是会做那些能迅速放 ...
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2018-06-02 00:44:30
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线性回归的一般形式 过拟合问题及其解决方法 问题：以下面一张图片展示过拟合问题 解决方法：(1)：丢弃一些对我们最终预测结果影响不大的特征，具体哪些特征需要丢弃可以通过PCA算法来实现；(2)：使用正则化技术，保留所有特征，但是减少特征前面的参数θ的大小，具体就是修改线性回归中的损失函数形式即可，岭 ...
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2018-05-05 23:07:32
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https://blog.csdn.net/u013524655/article/details/40922303 http://f.dataguru.cn/thread-598486-1-1.html http://www.360doc.com/content/11/0520/00/4910_11 ...
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2018-04-23 22:36:47
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1.要求 本次项目提供一系列的英文句子对，每个句子对的两个句子，在语义上具有一定的相似性；每个句子对，获得一个在0-5之间的分值来衡量两个句子的语义相似性，打分越高说明两者的语义越相近。 如： 2.基本实现过程 2.1 数据处理： （1） 分词： （2）去停用词：停用词是一些完全没有用或者没有意义的 ...
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2018-03-28 21:59:21
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参考资料 【1】 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/27228279 【2】 讲讲共线性问题 http://www.jianshu.com/p/ef1b27b8aee0?from=timeline 【3】 最小二乘法的矩阵形式推导 ...
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2018-03-03 12:17:29
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简介 可学习理论针对于监督学习，从问题空间$X\times Y$中采样，输出一个预测函数$h:X\to Y$，来判定X与Y之间的对应关系。 主要难点在于： 因此学习问题定义为一个三元组$(S,H,L)$。未知数据分布$(x,y)\sim D$的情况下，可学习理论给出了得到预测函数集合中最优函数，需要 ...
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2018-01-25 19:50:58
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一、前述 L1正则，L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力。相当于一个惩罚系数。 二、原理 L1正则：Lasso Regression L2正则：Ridge Regression 总结： 经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性。 L2正则会整 ...
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2018-01-23 18:26:26
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