小批量正则化

【结构设计】案例：为什么第一次安装会把220V电源输入接口装反

新产品样机开发第一阶段装配的时候我没有参与，到小批量10几台的时候，因为样机物料和疫情的原因项目延迟了，所以急着把小批量样机装出来。
阳光宅男@李光熠·2022-11-17 10:37

Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：ANN人工神经网络基础详解

2.4视觉任务中遇到的问题2.4.1回顾K近邻算法2.4.2为啥不能用K近邻2.5得分函数2.6损失函数2.7前向传播流程2.8反向传播计算2.9神经网络整体架构2.10神经元个数对结果的影响2.11正则化和激活函数
Charliefive·2022-11-17 09:28

每天五分钟机器学习：使用支持向量机的时候，如何选择模型参数？

CC=1/入,因此:C较大时，相当于λ较小，意味着不使用正则化，可能会导致过拟合，高方差。C较小时，相当于λ较大，可能会导致欠拟合，高偏差。
幻风_huanfeng·2022-11-17 09:23

【ML】支持向量机SVM：线性可分与非线性可分、硬间隔与软间隔

支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。
一只干巴巴的海绵·2022-11-17 09:52

R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

p=22721LeaseAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（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（
·2022-11-16 23:21

【特征选择】特征选择指标和方法小汇总

一、简介1、对特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。
我叫陈叉叉叉叉·2022-11-16 20:02

【特征选择】特征选择指标和方法小汇总

一、简介1、对部分特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。
我叫陈叉叉叉叉·2022-11-16 20:01

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-重要参数penalty & C

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:29

Real-ESRGAN超分辨网络

正文开始目录创新点重点提要数据集构建First-orderHigh-ordersincfilter网络结构生成网络对抗网络光谱标准正则化训练实验数据论文：Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticDa
毋小黑·2022-11-16 18:23

小白学机器学习西瓜书-第六章支持向量机(3)

小白学机器学习西瓜书-第六章支持向量机36.6软间隔与正则化在前面的讨论中，我们一直做了一个假定，即存在一个超平面能够将不同类的样本完全进行区分。
顾耒之·2022-11-16 13:14

向毕业妥协系列之机器学习笔记:构建ML系统(一)

目录一.模型评估二.模型选择&交叉验证测试集的训练方法三.通过偏差与方差进行诊断四.正则化&偏差&方差一.模型评估以预测房价现在有十个训练示例，我们取其中30%也就是3个作为测试集，剩余的7个就是训练集
深海鱼肝油ya·2022-11-16 11:19

如何理解线性回归的多重共线性、岭回归和Lasso（案例：波士顿房价数据集）

（案例：波士顿房价数据集）如何使用岭迹图选择最佳正则化参数？（案例：希尔伯特矩阵）如何在sklearn中使用linear_m
好好学习的星熊·2022-11-16 10:18

机器学习03——线性回归过拟合正则化 L1L2正则 岭回归 Lasso回归 弹性网络

最小二乘回归中，目标函数只考虑了模型对训练样本的拟合程度：原则上任意复杂的模型能完全拟合训练数据。我们称之为过拟合。•过拟合（overfitting）：过于复杂的模型与训练数据拟合得太好，但和测试数据拟合得不好。•欠拟合（underfitting）：过于简单的模型与训练数据拟合得欠佳（和测试数据自然也拟合得不好）注意：线性回归中采用线性模型。而线性模型是很简单的模型，所以当特征维数不是太高时，线性
逗创创·2022-11-16 10:47

岭回归、lasso回归、ElasticNet回归概念整理

1.引入为了防止过拟合的现象出现，引入正则化方法。
我不是企鹅·2022-11-16 10:17

正则化的岭回归、套索回归以及弹性网络

岭回归成本函数2.3模型训练方法三.Lasso回归3.1简介3.2Lasso回归成本函数3.2Lasso回归次梯度向量3.3操作实例四.弹性网络4.1简介4.2弹性网络的成本函数4.3实例五.总结一.简介正则化的具体知识看我这篇博客我们知道正则化的本质是通过约束模型的权重来实现的
jakiechaipush·2022-11-16 10:16

岭回归，LASSO回归与弹性网

话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩）岭回归岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数θθθ（也即www
Leee_song·2022-11-16 10:46

正则化线性模型+岭回归+lasso回归+弹性网络+糖尿病数据案例分析

1、岭回归+lasso回归+弹性网络岭回归的由来以及效果在上一篇博客中已经介绍过了，这里用另一种方法介绍：在原损失函数中添加惩罚项，控制拟合参数的大小，即添加正则项。使正则项和原最小二乘法之和达到最小时，求得的参数为最后解。lasso添加的正则项稍有不同，弹性网络则结合了lasso和岭回归。j岭回归：lasso:弹性网络：小结：岭回归比较常用，当自变量较多时，而有用的变量可能较少时，lasso和弹
@Irene·2022-11-16 10:46

正则线性模型之岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)、和弹性网络(Elastic Net)

正则线性模型减少过度拟合的一个好办法就是对模型正则化（即约束它）：它拥有的自由度越低，就越不容易过度拟合数据。比如，将多项式模型正则化的简单方法就是降低多项式的阶数。
「已注销」·2022-11-16 10:07

岭回归、Lasso回归和弹性网络

减少过拟合的一个好方法是对模型进行正则化（即约束模型）：它拥有的自由度越少，则过拟合数据的难度就越大。正则化多项式模型的一种简单方法是减少多项式的次数。
Brice Loskie·2022-11-16 10:06

西瓜书学习第六章---SVM

SVM一、间隔与支持向量1.1分类学习的基本思想1.2支持向量机的思想二、对偶问题2.1求解过程2.2KTT条件三、核函数3.1核函数的作用3.2核函数作用的数学体现3.3常用的核函数四、软间隔和正则化
Dr. J·2022-11-16 07:24

图形学-几何-网格操作

基本的操作包括网格细分（MeshSubdivision），网格简化（MeshSimplify）以及网格正则化（MeshRegularization）。本章将会对前两个操作进行讲解。
搬砖怪·2022-11-16 07:04

dropout层

一、简介当训练模型较大，而训练数据很少的话，很容易引起过拟合，一般情况我们会想到用正则化、或者减小网络规模。
小小小~·2022-11-16 01:12

CS231n 6.1激活函数 学习笔记

最小批量梯度下降训练神经网络内容总述准备我们在刚开始要如何建立起神经网络要选择什么样的激活函数怎么做数据预处理权重初始化、正则化和梯度检查动态训练如何监督这个学习过程如何选择参数的特定更新规则怎样做超参数优化从而获取最佳超参数模型评估和模型集成激活函数
江湖小白骗·2022-11-15 19:13

离线强化学习论文学习 Critic Regularized Regression

在本文中，我们提出了一种新的离线RL算法，使用一种形式的临界正则化回归(CRR)从数据中学习策略
孙敬博·2022-11-15 17:44

[2022-10-13]神经网络与深度学习第3章-前馈神经网络(part3)

前馈神经网络(part3)写在开头鸢尾花数据集介绍Iris数据集背景和内容Iris数据集数据Iris数据集使用PCA降维呈现数据选取前两个特征绘制实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类数据处理针对大量的数据：小批量梯度下降模型构建
三工修·2022-11-15 17:41

机器学习实战—无监督学习之聚类

.聚类2.1简介2.2聚类算法K-Means2.2.1简介2.2.2K-means原理2.2.3K-means使用2.2.4中心点初始化方法2.2.4K-means++2.2.5加速的K-means和小批量
jakiechaipush·2022-11-15 17:40

DropPath或drop_path正则化（通俗易懂）

DropPath/drop_path是一种正则化手段，和Dropout思想类似，其效果是将深度学习模型中的多分支结构的子路径随机”删除“，可以防止过拟合，提升模型表现，而且克服了网络退化问题。
惊鸿落-Capricorn·2022-11-15 13:23

机器学习过拟合---范数

过拟合产生的原因：①假设过于复杂②噪音数据③数据规模太小解决过拟合的方案：数据清洗（将错误的lable纠正或者删除错误的数据），伪造更多的数据，正则化，验正正则化--范数:转自http://blog.csdn.net
weixin_34217773·2022-11-14 13:46

医学图像分割的半监督学习综述

Title：目录Abstract（摘要）二：前期2.1半监督学习的基本分类2.2半监督学习的三个假设三：半监督学习图像分割的相关工作半监督医学图像分割问题的分类无监督正则化具有知识先验的半监督医学图像分割其他半监督医学图像分割方法四
不想敲代码的小杨·2022-11-14 12:35

常见迭代优化算法解析及python实现

目录1、梯度下降1.1.1批量梯度下降：每次迭代依据全体样本的误差结果更新回归系数1.1.2随机梯度下降：每次迭代依据某个样本的误差结果更新回归系数1.1.3小批量梯度下降：每次迭代依据部分样本的误差结果更新回归系数
TingXiao-Ul·2022-11-14 11:58

机器学习 正则化 学习笔记

今天阅读了一篇andrewng的机器学习课程笔记，讲的是正则化。
weixin_30690833·2022-11-14 10:51

吴恩达 机器学习 正则化 学习笔记

正则化解决/缓解过拟合问题首先，介绍几个概念“欠拟合”与“刚刚好”与“过拟合”“欠拟合”其实相对容易解决，通过不断地调参，总可以使拟合度逐渐提高而“过拟合”的问题则相对麻烦一些Q:什么情况会出现过拟合?
In_the_wind_·2022-11-14 10:51

学习笔记之模型正则化

我们前面提到过，降低方差的方法有模型正则化，此方法也是最重要提供模型泛化能力方法。我们今天了解L1和L2两种正则化方法。用到正则化的算法有Lasso回归、岭回归、支持向量机等。
逆游的鲤鱼·2022-11-14 10:21

machine learning学习笔记（三）正则化

为什么要正则化？就是为了解决过拟合问题。为啥过拟合？
水母君98·2022-11-14 10:50

机器学习学习笔记—正则化的理解

这几天在学习李航的统计学习方法，来谈谈我对于机器学习中正则化的理解：什么是正则化如何理解正则化正则化的作用第一个问题，什么是正则化？
爱琢磨先森·2022-11-14 10:50

归因分析笔记2:因果正则化学习论文

因果正则化学习Matlib代码https://github.com/Silver-Shen/Causally-Regularized-Learning论文https://dl.acm.org/doi/10.1145
lagoon_lala·2022-11-14 10:20

机器学习笔记——正则化（Regularization）

机器学习笔记——正则化（Regularization）过度拟合(Overfit)线性回归(classificationRegression)逻辑回归(LogisticRegression)为什么会出现过拟合现象
家有琦琦果·2022-11-14 10:20

机器学习笔记——模型选择与正则化

机器学习笔记——模型选择与正则化一、模型选择1.方差与偏差2.过拟合与欠拟合3.模型选择的平衡4.欠、过拟合解决方法二、正则化1.正则化线性回归2.正则化对数回归3.训练集规模对误差的影响4.模型性能评估三
AgentSmart·2022-11-14 10:19

正则化学习笔记

什么是正则化？
chj65·2022-11-14 10:18

机器学习：线性回归之损失函数、正规方程、梯度下降、过拟合和欠拟合、正则化

1.线性回归1.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归通用公式：h(w)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b=WTX+bh(w)=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+b=W^TX+bh(
示木007·2022-11-14 09:34

SoftTriple Loss: Deep Metric Learning Without Triplet Sampling

由于小批量无法很好地捕获原始集合
orangerfun·2022-11-14 09:03

dropout设置--学习笔记

Dropout：是一种正则化方法，它类似并行地训练大量具有不同架构的神经网络。dropo
Wsyoneself·2022-11-14 09:20

Zero-shot Learning零样本学习 论文阅读（二）——An embarrassingly simple approach to zero-shot learning

Zero-shotLearning零样本学习论文阅读（二）——Anembarrassinglysimpleapproachtozero-shotlearningESZSL算法概况背景前提思路算法原理模型求解损失函数LLL正则化项
River_J777·2022-11-14 09:35

神经网络与深度学习day07-实践：前馈神经网络实现鸢尾花数据集分类

神经网络与深度学习day07-实践：前馈神经网络实现鸢尾花数据集分类深入研究鸢尾花数据集4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类4.5.1小批量梯度下降法4.5.2数据处理4.5.3模型构建4.5.4
小鬼缠身、·2022-11-14 07:17

Inception-v2和Inception-v3来源论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》读后总结

RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision》读后总结前言文章主要内容更详细的对卷积的分解进行了解释和说明，并且提出了向量化的卷积使用了特殊的正则化设计了升级版的
geek12138_·2022-11-13 11:23

Inception v2&Batch Normalization论文阅读笔记

Inceptionv2看这个前先学会SGD和小批量、参数的更新过程、理解梯度爆炸梯度消失的过程。
白蜡虫可·2022-11-13 10:17

第5章 卷积神经网络

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:59

第2章 机器学习概述

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:28

第4章 前馈神经网络

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:28

第3章 线性模型

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11
zaiziwamei·2022-11-13 00:23
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