正则化特征选择第10页

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale

1.1.1趋势模块1.1.2周期性1.1.3自回归1.1.4滞后回归1.1.5未来回归1.1.6事件与节假日1.2预处理1.2.1缺失值1.2.2标准化1.2.3表式化1.3训练1.3.1损失函数1.3.2正则化

qq_38142901·2023-11-22 19:57

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

【机器学习】036_权重衰退

·公式：二、权重衰减（L2正则化）模型（函数）复杂度的度量：·一般通过线性函数中的权重向量的某个范数

Cyan.__·2023-11-22 15:24

机器学习中的特征选择：方法和 Python 示例

布拉加德什·桑达拉拉詹一、说明特征选择是机器学习流程中至关重要且经常被低估的步骤。它涉及从数据集中的原始特征集中选择最相关的特征（输入变量或属性）的子集。

无水先生·2023-11-22 14:50

特征工程完整指南 - 第一部分

本篇叙述在特征选择过程的若干数据处理。

无水先生·2023-11-22 11:42

2021秋招-总目录

LBJ_King2020·2023-11-22 09:45

更加优雅的因子挖掘技术之自动化特征工程

我们直接将获得的原始数据喂给算法（比如，随机森林、Lasso、SVM）跑出来的效果往往是不好的，所以需要花费大量时间对原始数据进行某种数学变换、组合，然后选择有效因子、剔除无关因子，这个过程就是特征工程和特征选择

Joe量化·2023-11-22 05:03

实战Kaggle比赛----预测房价(多层感知机)

简介访问和读取数据集数据预处理标准正态化、缺失值填充、离散值one-hot编码小栗子帮助理解训练KKK折交叉验证模型选择提交Kaggle预测小结实战Kaggle比赛----预测房价之前几节我们学习了一些训练深度网络的基本工具和网络正则化的技术

Gaolw1102·2023-11-22 03:43

【机器学习】037_暂退法

一、实现原理具有输入噪音的训练，等价于Tikhonov正则化核心方法：在前向传播的过程中，计算每一内部层的同时注入噪声·从作用上来看，表面上来说是在训练过程中丢弃一些神经元·假设x是某一层神经网络层的输出

Cyan.__·2023-11-22 02:38

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means其实包含两层内容：k–选几个中心店means–均值计算流程随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K

jialun0116·2023-11-21 22:26

python实现svm和使用f-score

使用方法使用python语言实现对于支持向量机（SVM）特征选择的实现，特征选择算法为f-score,该程序的主要有点是可输入文件囊括了csv,libsvm,arff等在序列分类的机器学习领域常用到的格式

狼无雨雪·2023-11-21 19:12

CV学习笔记-CNN-VGG

**特征抽取与特征选择：**是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一。**分类器设计：**是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

2018年8月20日

加上负责对接的人今天请假，一些评分卡和特征选择的py文件传不到租户平台上，所以今天就没啥可以干的了……6点一到就快速溜回家，折腾

真昼之月·2023-11-21 13:08

测试和验证有什么区别，怎么划分测试集和验证集

验证集（ValidationSet）：目的：用于调整模型的超参数（例如，学习率、正则化参数等）和进行模型选择。

温柔的行子·2023-11-21 10:19

【python】直方图正则化详解和示例

直方图正则化（HistogramNormalization）是一种图像增强技术，目的是改变图像的直方图以改善图像的质量。具体来说，它通过将图像的直方图调整为指定的形状，以增强图像的对比度和亮度。

木彳·2023-11-21 06:16

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.5权重衰退--学习笔记

目录使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为硬性限制证明过程梯度更新法则小结代码实现从零开始生成数据集初始化模型参数定义L2范数惩罚定义训练代码实现简洁实现小结权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一

爱吃白菜的金小妞·2023-11-21 04:11

李沐深度学习-04.03权重衰减

L2范数：几何意义就是距离原点的距离2.权重衰减权重衰减是广泛使用的正则化方法之一，技术是通过函数与零的距离来衡量函数的复杂度；做权重衰减的意义是为了让模型参数都偏小，因为这样可以让模型变的简单。

忆萧·2023-11-21 04:40

李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减（正则化）

1.高维线性回归一个简单的例子来演示权重衰减。%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l选择标签是关于输入的线性函数。标签同时被均值为0，标准差为0.01高斯噪声破坏。为了使过拟合的效果更加明显，我们可以将问题的维数增加到d=200，并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,nu

nousefully·2023-11-21 04:09

学术篇 | 多模态fNIRS脑电分类——基于脑机接口的深度学习算法

传统的分类方法需要先验特征预处理来训练模型，这样的特征选择是一个困难且研究较多的问题，

脑机接口技术·2023-11-20 15:36

BN——批样本归一化减少内部协变量偏移以加速深度网络训练

其表现也类似正则化，在一

楠兮兮·2023-11-20 13:56

RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation

Region-awareFusionNetworkforIncompleteMulti-modalBrainTumorSegmentation背景贡献、总结实验方法1、四个编码器，分别从四种模态中提取特征2、区域感知融合模块3、解码器Dsep（基于分段的正则化器

火柴狗·2023-11-20 12:44

GCN论文笔记

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

深入理解【正则化的L1-lasso回归和L2-岭回归】以及相关代码复现

正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1-过拟合欠拟合模型选择2-正则L1与L23-L2正则代码复现3-1底层逻辑实现3-2简洁实现1-过拟合欠拟合模型选择1-1欠拟合：在训练集和测试集上都不能很好的拟合数据

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

机器学习实战垃圾邮件文本分类正则匹配 re.split() ,分类错误问题解决

机器学习实战垃圾邮件文本分类正则匹配re.split(),分类错误问题解决今天在看《机器学习实战》的时候，对文本的划分一直不理想，最后发现是书上正则化这一部分不是很正确。

haohuaijin·2023-11-19 22:02

损失函数（Loss Function）与代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function）区别

目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险+结构风险（也就是CostFunction+正则化项）。

阿波拉·2023-11-19 19:54

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测

Algorithm-·2023-11-19 16:55

特征提取与特征选择（一）主成分分析PCA：小朋友，你是否有很多问号？？？

一、前言毫不夸张地说，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）面前，在座的各位都是小朋友，PCA算法距离1901年提出已经过了一百多年，纵然世纪更迭，但是许多人对PCA算法在人脸识别领域中的应用仍然逃不过真香定律，它仍然是目前最简单的以特征量分析多维度统计分布的方法，没有之一，可以说是算法必掌握之利器。image二、为什么要有主成分分析和这个系列名对应，主成分分析是特征提

番三克·2023-11-19 11:00

机器学习第9天：决策树分类

文章目录机器学习专栏介绍基本思想使用代码深度探索优点估计概率训练算法CART成本函数实例数与不纯度正则化在鸢尾花数据集上训练决策树机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍作用：分类原理：构建一个二叉树

Nowl·2023-11-18 21:06

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习算法实战实战案例代码详解

文章目录1.问题建模数据预处理结果分析数据探索特征工程特征选择模型融合1.问题建模导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder

Unicornlyy·2023-11-17 03:13

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。2.常用的归一化类别最大值最小值归一化参数解释：Xjmin:X矩阵中第j列特征值的最小值，Xjmax:X矩阵中第j列特征值的最大值，Xij:X矩阵中第i行第j列的数值，X*i,j:归一化之后的X矩阵中第i行第j列的数值。标准归一化

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

目录①什么是多项式回归②scikit-learn中的多项式回归和Pipelin③过拟合与欠拟合④验证数据集与交叉验证⑤回顾网格搜索⑥偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

数学推导+纯Python实现机器学习算法：Lasso回归

本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，在正式介绍模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。

文文学霸·2023-11-16 10:04

【论文精读2】R-MVSNet

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference”，CVPR2019(CCFA)在MVSNet的基础上做了一些改进，主要解决的问题是代价体正则化

你不困我困·2023-11-16 09:29

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率5.Adam算法四、参数初始化五、数据预处理1.标准化2.归一化3.白化4.去除异常值5.处理缺失值6.

QomolangmaH·2023-11-16 04:48

机器学习--逐步回归算法，线性回归的特征选择算法

因此特征选择是监督式学习算法的一个重要组成部分。逐步回归是一个贪心算法。它的运行效率较高，但也因为其是贪心算法，有时会做出次优的最优选择。向前逐步回归算法向前逐步回归算法是最简单的一

米奇妙妙小黑屋·2023-11-15 23:16

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征一、Lasso回归简介1.1Lasso回归的基本原理1.2Lasso回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1过滤方法2.2包装方法2.3嵌入方法三

清木!·2023-11-15 23:09

阿里云——算法面经

目录一面二面三面四面五面一面自我介绍讲项目，结合项目问问题数据的特征选择数据有噪声怎么办决策树、RM、GBDT、XGBoost（包括剪枝，预剪枝后剪枝好处坏处）lr到lr的损失函数深度学习防过拟合措施几种激活函数几种优化器

fpga和matlab·2023-11-15 17:31

Lasso回归和岭回归详解

Lasso使用的是系数的L1范式（L1范式则是系数的绝对值）乘以正则化系数岭回归使用的是系数的L2范式（L2范式则是系数的平方）乘以正则化系数Lasso无法解决特征之间”精确相关“的问题。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

python数据处理作业12：正则化一个44的随机矩阵（正则化的概念：假设x是矩阵的一个元素，max，min分别是矩阵元素的最大值和最小值，正则化*后元素x=(x-min)/(max-min))

每日小语山河大地是如来。——虚云和尚自己敲写啊哦，报错unsupportedoperandtype(s)for-:'float'and'builtin_function_or_method'importpandasaspdimportnumpyasnparr1=np.random.rand(4,4)print(arr1)x=arr1[1]x=(x-arr1.min)/(arr1.max-arr1.

西鲶鱼·2023-11-15 10:39

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率5.Adam算法四、参数初始化1.基于固定方差的参数初始化a.高斯分布初始化b.均匀分布初始化2.基于方

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率RMSprop算法5.Adam算法更新公式算法实现算法测试6.代码整合任何数学技巧都不能弥补信息的缺

QomolangmaH·2023-11-15 06:34

分类预测 | Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测

粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测，运行环境Matlab2020b及以上；2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数

机器学习之心·2023-11-15 05:21

halcon 目标检测代码全文注释

halcon深度学习1.模型训练1.1深度学习的概念（一）、深度学习类型监督学习有标注非监督学习无标注（二）、模型参数超参数人为设定的，网络无法学习的学习率batchsize图像大小（hwc）L2正则化系数动量值学习总轮数网络参数模型自己学习的参数

小广向前进·2023-11-14 19:19

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