正则化特征选择第12页

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧

文章目录基础MLP网络1.回归任务2.分类任务mlp及深度学习常见技巧1.基础模型2.权重初始化3.激活函数4.优化器5.批正则化6.dropout基础MLP网络1.回归任务importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflow.keras.layersaslayers

总裁余(余登武)·2023-11-08 03:21

机器学习概论

深度学习：实现机器学习的一种技术2、机器学习的范围3、机器学习可以解决什么问题给定数据的预测问题：数据清洗/特征选择确定算法模型/参数优化结果预测二、机器学习的类型1、监督学习分类（Classification

七七喝椰奶·2023-11-07 04:12

改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术（2）

上一篇文章和同学们分享了两种方法，今天我们继续分享另外两种方法。BatchNormalization批处理规范化背后的主要思想是，在我们的案例中，我们通过使用几种技术（sklearn.preprocessing.StandardScaler）来规范化输入层，从而提高了模型性能，因此，如果输入层受益于规范化，为什么不规范化隐藏层，这将进一步改善并加快学习速度。要将其添加到TensorFlow模型中，

The_syx·2023-11-07 03:05

美团点评｜机器学习岗｜面经（已offer）｜2023

YOLOv3，说到lossfunction的时候面试官说不用说了6.卷积是空间不变性还是时间不变性7.CNN网络有哪些层8.pooling分几种，分别有什么特点和作用9.解决过拟合的方法10.分别介绍L1和L2正则化的方式和优缺点

勤奋的可乐·2023-11-07 01:19

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

4.1.查看数据分布是否平衡4.2.样本平衡4.3.离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七

清风一起·2023-11-06 16:55

金融风控-Task3学习笔记

//tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr一、学习知识点概要1.数据预处理2.异常值处理3.数据分桶4.特征交互5.特征编码6.特征选择二

weixin_47260919·2023-11-06 16:54

数据挖掘组队学习-金融风控0基础入门-Task3

金融风控0基础入门-Task3特征工程目标一、数据预处理二、异常值处理三、数据分箱四、特征交互五、特征编码六、特征选择目标学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法学习特征交互、编码、选择的相应方法完成相应学习打卡任务

听风啊·2023-11-06 16:50

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′

__Akira__·2023-11-06 13:22

计算机毕设基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-11-06 07:18

《机器学习》第6章支持向量机

文章目录6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数支持向量展式核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归（SVR)6.6核方法6.1间隔与支持向量分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面

太极生两鱼·2023-11-06 06:05

深度学习-tensorflow 使用keras进行深度神经网络训练

也可能无法收敛，本文介绍使用keras进行深度神经网络训练的加速技巧，包括解决梯度消失和爆炸问题的策略（参数初始化策略、激活函数策略、批量归一化、梯度裁剪）、重用预训练层方法、更快的优化器算法，以及使用正则化避免过拟合的算法

毛飞龙·2023-11-06 01:08

DL Homework 6

目录一、概念（1）卷积（2）卷积核（3）特征图（4）特征选择（5）步长（6）填充（7）感受野二、探究不同卷积核的作用1~3三种情况下，运用不同的卷积核的代码分析4.实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊5.总结不同卷积核的特征和作用总结参考文献本博客引用了几个比较著名的

熬夜患者·2023-11-06 01:30

【MATLAB】基于灰狼优化算法优化BP神经网络 (GWO-BP)的数据回归预测

基于灰狼优化算法优化BP神经网络(GWO-BP)的数据回归预测在MATLAB中，基于灰狼优化算法优化BP神经网络（GWO-BP）进行数据回归预测的步骤如下：数据准备：首先，将用于回归预测的数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等操作

算法如诗·2023-11-05 15:13

橘子小小甘·2023-11-05 13:47

阿里云安全恶意程序检测

阿里云安全恶意程序检测赛题理解赛题介绍赛题说明数据说明评测指标赛题分析数据特征解题思路数据探索数据特征类型数据分布箱型图变量取值分布缺失值异常值分析训练集的tid特征标签分布测试集数据探索同上数据集联合分析file_id分析API分析特征工程与基线模型构造特征与特征选择基于数据类型的方法基于多分析视角的方法特征选择构造线下验证集评估穿越训练集和测试集的特征性差异训练集和测试集是分布差异性基线模型特

盖盖的博客·2023-11-05 06:10

异构属性特征（连续型和分类型）选择

异构属性特征（连续型和分类型）选择前言这段时间试了各种各样的论文方法，复杂度、新颖度都考虑之后，觉得不适合新手使用，下面介绍一种使用SPSS软件进行特征选择的方法，其中包括了原理和操作步骤，供大家学习讨论

_Tunan·2023-11-05 01:37

[下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值、学习率、迭代次数等多种因素的影响）O(n3)O(n^3)O(n3)适用场景特征数量多（特征数是特征的个数（列的个数），不是样本的数量）特征数量少说明：对于梯度下降算法，学习率需要经过一定的训练才

Le0v1n·2023-11-04 23:15

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregre

qq_43479892·2023-11-04 23:44

vslam论文14：Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities（ICRA 2023）

所以，在本文中，我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统，该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们

xsyaoxuexi·2023-11-04 19:40

什么是机器学习中的正则化？

为了防止这种情况的发生，我们在机器学习中使用正则化操作来适当地让模型拟合在我们的测试集上。一般来说，正则化操作通过降低过拟合和欠拟合的可能性来帮助大家获得最佳模型。

赵卓不凡·2023-11-04 14:31

决策树算法

下面是决策树算法的一般步骤：数据准备：收集相关的训练数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等。特征选择：使用某种评估指标（如信息增益、基尼系数）选择最佳的特征作为根节点。

人工智能教学实践·2023-11-04 11:16

[半监督学习] FeatMatch: Feature-Based Augmentation for Semi-Supervised Learning

一些先进的半监督学习方法使用基于图像的转换增强和一致性正则化的组合策略.在FeatMatch中,提出了一种新颖的基于学习特征的细化和增强方法,该方法可产生各种复杂的转换集.重要的是,这些转换使用了通过聚类提取的类内和跨类原型表示中的信息

码侯烧酒·2023-11-04 10:41

拟合与过拟合

所建的机器学习模型或者深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致测试数据集表现不佳的现象原因：数据量太少或模型太复杂样本噪音干扰过大，使得机器将学习了的噪音误以为是特征对于神经网络模型：权值学习迭代次数太多解决方法正则化

山丘之王岳岳·2023-11-04 02:58

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

在机器学习中，模型的性能往往受到模型的超参数、数据的质量、特征选择等因素影响。其中，模型的超参数调整是模型优化中最重要的环节之一。

TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

基于L2,1范数的特征选择方法

ChrisH.Q.Ding.EfficientandRobustFeatureSelectionviaJointL2,1-NormsMinimization,NIPS,pp.1813-1821,2010的阅读心得总结该论文提出了一种基于损失函数和正则项的L2,1L2,1范数来实现一种高效、鲁棒的特征选择方法

静守道·2023-11-03 21:10

特征工程（二）——特征选择

特征工程主要包括特征归一化、类型特征的表示、特征选择及非结构化数据的表示。本文主要介绍特征选择的常用方法。现实

叫我e卵石·2023-11-03 20:52

路线_机器学习

典型算法3.3编程语言、工具和环境3.3.1python3.3.2R3.3.3其他语言3.3.4大数据相关3.3.5操作系统3.4基本工作流程3.4.1抽象成数学问题3.4.2获取数据3.4.3特征预处理与特征选择

榴霖燚炀·2023-11-03 11:36

分类预测 | Matlab实现SMA-KELM黏菌优化算法优化核极限学习机分类预测

SMA-KELM黏菌优化算法优化核极限学习机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1.MATLAB实现SMA-KELM黏菌优化算法优化核极限学习机分类预测(完整源码和数据)2.优化参数为正则化系数

机器学习之心·2023-11-03 07:03

智能优化算法-超290种基础优化算法Matlab版代码下载

引言群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2023-11-03 00:22

【机器学习】二、决策树

目录一、决策树定义：二、决策树特征选择2.1特征选择问题2.2信息增益2.2.1熵2.2.2信息增益三、决策树的生成3.1ID3算法3.1.1理论推导3.1.2代码实现3.2C4.5算法3.2.1理论推导

TwcatL_tree·2023-11-03 00:23

机器学习-线性模型

线性模型线性回归正则化Regularization对数线性回归log-linearregression对数几率回归数学基础：极大似然估计MLE数学基础：贝叶斯公式Bayes线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysisLDA

Hong0207·2023-11-02 23:08

L1和L2正则化通俗理解

为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如L1和L2正则化。

shadowismine·2023-11-02 23:06

机器学习基础线性回归及一些基础概念（正则化、过拟合、欠拟合等）

文章目录一、线性回归简介1.线性回归应用场景2.什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3.小结二、线性回归api初步使用1.线性回归API2.举例2.1步骤分析2.2代码过程3.小结三、线性回归的损失和优化1.损失函数2.优化算法2.1正规方程2.1.1什么是正规方程2.1.2正规方程求解举例2.1.3正规方程的推导2.2梯度下降(GradientDescent)2.2

落花雨时·2023-11-02 15:21

利用chatgpt大语言模型来做数据预处理

数据预处理是机器学习中的一个重要步骤，包括数据清洗、数据转换、特征选择等。这些步骤通常需要人工进行，或者使用专门的数据预处理工具和库，如Python的Pandas库、Scikit-learn库等。

田晖扬·2023-11-02 14:14

大数据预处理及可视化分析复习

数据分析的步骤：第二章了解Python1、Python的历史：2、Python的特性：3、Python与数据分析的关系：第三章数据预处理1、数据的分类：2、数据的特征：3、数据质量：4、数据清洗：5、特征选择

_雕尔塔_·2023-11-02 12:42

最优化方法(学习笔记)-第六章逼近与拟合

文章目录范数逼近和最小范数观测m≥\geq≥未知n范数逼近的定义及解释罚函数逼近观测m≤\leq≤未知n最小范数问题最小罚函数问题正则化逼近正则化理解标量化问题TikhonovregularizationOptimalinputdesignSignalreconstruction

oliveQ·2023-11-02 08:00

特征工程实践总结

其中主要包括了数据认知，数据清洗，特征构建，特征选择四个部分。数据认知：基于实际业务场景理解数据内容，发现数据与研究问题的关系。数据清洗：对数据进行规整，移除重复变量、处理缺失、异常数据等。

caomengsi·2023-11-01 14:53

python代码设置超参数_超参数调优总结，贝叶斯优化Python代码示例

神经网络模型的参数可以分为两类，模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小(batchsize)、学习率(learningrate)、正则化项系数

缪之初·2023-11-01 13:44

参数调优为什么要采样_一文详解超参数调优方法

神经网络模型的参数可以分为两类：模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小(batchsize)、学习率(learningrate)、正则化项系数

weixin_39639286·2023-11-01 13:13

机器学习(六)构建机器学习模型

其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。

大模型Maynor·2023-11-01 10:51

见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？

今天的文章内容来源于一次跟网友的讨论，同行网友的问题是这样的：为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法

王喆的机器学习笔记·2023-11-01 06:54

DL Homework 5

习题4-7为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化？习题4-8为什么在用反向传

熬夜患者·2023-11-01 04:02

深度学习炼丹炉

模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等；参数设置包括：GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。

hzhj·2023-10-31 21:04

scikit-learn linearRegression 1.1.9 贝叶斯回归

1.1.9.贝叶斯回归可以在估计过程中使用贝叶斯回归技术包含正则化参数：正则化参数不是硬编码设置的而是手动调节适合数据的值可以通过在模型的超参数上引入uninformativepriors`RidgeRegression

瑟瑟发抖的菜鸡望·2023-10-31 02:22

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver

`AllureLove·2023-10-31 02:42

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

二.正则化基本介绍正则化的意义：避

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

【深度学习实验】网络优化与正则化（二）：基于自适应学习率的优化算法详解：Adagrad、Adadelta、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Adagrad算法Adadelta算法RMSprop算法算法测试5.代码整合（以RMSprop算法为例）

QomolangmaH·2023-10-31 01:28

动手学深度学习——第五次学

权重衰减是最广泛使用的正则化的技术之一今天学的很头疼，好多都是公式12权重衰退（解决过拟合）13丢弃法（解决过拟合）14数值稳定（梯度爆炸和梯度消失问题）15竞赛题讲解层和块多层感知机

湘溶溶·2023-10-30 16:57

Pytorch L1,L2正则化

L1正则化和L2正则化是常用的正则化技术，用于在机器学习模型中控制过拟合。它们的主要区别在于正则化项的形式和对模型参数的影响。

艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:52

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