探索机器学习中的正则化技术
机器学习作为人工智能的一个核心分支，其目标是通过算法让计算机基于数据进行学习和决策。然而，在训练复杂的模型时，我们经常会遇到一个难题——过拟合。过拟合发生在模型对训练数据学习得“太好”，以至于捕捉到了数据中的噪声和异常值，从而影响了模型对新数据的泛化能力。为了解决这一问题，正则化技术应运而生。 正则化的基本思想是...
【机器学习】深度探索：从基础概念到深度学习关键技术的全面解析——梯度下降、激活函数、正则化与批量归一化
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界的热门话题。作为AI的核心技术之一，机器学习（Machine Learning, ML）在各个领域都发挥着举足轻重的作用。特别是在深度学习（Deep Learning, DL）领域中，机器学习提供了重要的理论支撑和实践指导。本文将通俗易懂地介绍机器学习的基本概念、原理和应用场景，并深入解析机器学习在深度学习领域中的重要作用。 ...
【Python机器学习专栏】深度学习中的正则化与优化技术
在深度学习的领域中，模型的训练和泛化能力是关键因素。正则化技术是一种帮助模型提高泛化能力，避免过拟合的重要工具。同时，优化技术则关注于如何高效地训练模型，使其能够快速收敛到最优解。本文将详细介绍深度学习中的正则化和优化技术，并通过Python示例进行说明。 一、正则化技术 正则化是一种用于防止过拟合的技术，通过在...
【机器学习】正则化 Regularization 过拟合欠拟合
欠拟合（under fit）：还没有拟合到位，训练集和测试集的准确率都还没有到达最高，学的还不到位。 过拟合（over fit）：拟合过度，训练集的准确率升高的同时，测试集的准确率反而降低。学的过度了（走火入魔），做过的卷子都能再次答对（死记硬背），考试碰到新的没见过的题就考不好（不会举一反三）。 恰到好处（just right）：过拟合前，训练集和测试集准确率都达到巅峰。好比，学习并不需要...
机器学习第6天：线性回归模型正则化
机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客正则化介绍作用：正则化是为了防止模型过拟合原理：在损失函数中加入一个正则项，使模型减少损失的同时还要降低模型复杂度它往往给模型约束，来使它无法完全迎合训练集数据在本文中我们将看到三种正则化方法三种方法思想差不多，只是约束模型复杂度的方法不同岭回归岭回归成本函数我们先前已经知道MSE损失函数，这个公式后面加的项就叫作正则项，岭回归的正则项是l2范数的平方的一半....
【机器学习基础】正则化
1 过拟合问题如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。1.1 回归问题中的过拟合在线性回归中，我们可能遇到上面这几个问题：第一个属于高偏差，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个属于高方差，模型过于强调拟合原始数据，而不能适应新的数据集，属于过拟合。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很差....
机器学习正则化线性模型和模型保存
1 正则化线性模型1.1 岭回归岭回归(Ridge Regression ，又名 Tikhonov regularization)是线性回归的正则化版本，即在原来的线性回归的 cost function 中添加正则项（regularization term）:以达到在拟合数据的同时，使模型权重尽可能小的目的,岭回归代价函数:α=0：岭回归退化为线性回归1.2 Lasso 回归Lasso 回归(L....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用Ridge岭回归进行正则化（十三）
[toc]1.前言1.1 岭回归的介绍岭回归（Ridge Regression）是一种常用的线性回归方法，用于处理具有共线性（collinearity）问题的数据集。在普通最小二乘线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致估计的回归系数不稳定，甚至无法准确估计。岭回归通过引入一个正则化项来解决这个问题。岭回归的关键思想是在最小二乘目标函数中添加一个L2正则化项，该项对回归系数进行惩罚。这个....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LASSO回归进行正则化（十二）
[toc]1 前言1.1 LASSO的介绍LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项，通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征选择。这种正则化项以模型参数的绝对值之和乘以一个调节参数alpha的形式出现，促使模型选择少量重要....
【吴恩达机器学习笔记】六、过拟合及正则化
六、过拟合及正则化1. 过拟合问题在开始介绍这节课内容之前，我们先来看一个线性回归的例子。左图我们发现，所用的假设函数是一条直线，所以无法很好拟合数据，这我们称之为欠拟合（高偏差），中图即是最理想的拟合曲线，而右图的曲线就显得十分扭曲，但它经过了所有的数据点，可我们最后还是不能用它去预测新的数据，这我们称之为过拟合（高方差），当然除了线性回归问题，逻辑回归同样可能会出现过拟合的现象。过拟合（Ov....
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