正则化特征选择第4页

MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩

语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支，这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代，随着近六十年来的不断发展，己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息，语音增强算法一般被归类为两类，一类是无先验信息的语音增强算法，另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中，比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子

哥廷根数学学派·2024-01-26 08:26

第二章多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都

清☆茶·2024-01-26 06:09

【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？

当我初次看见“正则化”三个字的时候，我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢！怎么加一个“化”字就看不懂了！听我给你慢慢道来。一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿？

小oo呆·2024-01-26 06:08

第一张黑洞照片全靠VLBI，这个Github项目教你用Python实现

【新智元导读】哈佛学生写的Python模块，用于模拟和操作VLBI数据并使用正则化最大似然法生成图像，模拟黑洞成像的算法。进入Github飙升榜TOP3，超过1000星。

诸葛青云999·2024-01-26 04:19

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

title:CS229Week3罗杰斯特回归&正则化date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2024-01-26 03:22

多维时序 | Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-BiLSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化

机器学习之心·2024-01-26 02:48

机器学习笔记02：特征工程

.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维：1.特征选择

fafagege11520·2024-01-25 09:12

[pytorch入门] 6. 神经网络

ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity)：非线性激活NormalizationLayers：正则化层

晴空对晚照·2024-01-25 07:26

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习

牙牙要健康·2024-01-25 07:05

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN

软件算法开发·2024-01-25 03:00

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用

theskylife·2024-01-24 11:34

逻辑回归(Logistic Regression)和正则化

1.分类问题案例：在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。二元分类问题：将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变

清☆茶·2024-01-24 10:08

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

姓名:刘畅学号：15020199045转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】：谷歌大脑团队在arXiv上发布论文，提出了一种卷积网络正则化方法DropBlock

薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

什么叫范数？

在机器学习和优化问题中，范数经常用于正则化、距离度量和优化目标的定义。

CA&AI-drugdesign·2024-01-23 17:52

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

正则化(Regularization)

在这节内容中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且讲述一种称为正则化(regularization)的技术，它可以减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征，我们通过学

时间邮递员·2024-01-22 21:32

正则化逻辑回归实战

一、题目在正则化逻辑回归的练习中，我们将利用正则化的逻辑回归来预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。在质量保证期间，每个微芯片都要经过各种测试，以确保其能够正常工作。

时间邮递员·2024-01-22 21:32

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

李沐深度学习-权重衰退文档

应对过拟合问题方法：权重衰减(weightdecay)1.方法：权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

佳雨初林·2024-01-21 17:42

第八章正则化

本章含盖8.1过拟合问题8.2代价函数8.3线性回归的正则化8.4Logistic回归的正则化8.1过拟合问题在将线性回归和logistic回归应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳

tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择

小旺不正经·2024-01-21 08:02

李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念

softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合（一）训练误差和泛化误差（二）模型选择：验证集（三）欠拟合与过拟合二、过拟合的解决（一）权重衰减：正则化

丁希希哇·2024-01-21 04:16

好钢用在刀刃上：降维学习

编程回忆录·2024-01-20 20:50

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC总结本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501数据挖

程序员老冉·2024-01-20 16:41

Pytorch学习第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

关键点包括正则化、dropout和批标准化等技术的应用。正则化(Normalization):在Pytorch中，可以通过在优化器中添加权重衰减来实现L2正则化。

M.D·2024-01-20 06:57

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小

Yif18·2024-01-19 15:56

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

正则化8.1过拟合如图，对于之前的房价问题进行了不同的拟合。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进

木舟笔记·2024-01-19 12:14

机器学习---特征选择与稀疏学习

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:51

【白话机器学习的数学】读书笔记(4)评估(评估已建立的模型)

评估(评估已建立的模型)目录四、评估(评估已建立的模型)1.评估什么2.交叉验证1回归问题的验证2分类问题的验证3精确率和召回率1.精确率Precision2.召回率Recall4F值5K折交叉验证3.正则化

JunLal·2024-01-19 10:06

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限

北航程序员小C·2024-01-18 12:52

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络3.3批量归一化可实现更高的学习率奇异值分解SVD3.4批量归一化对模型进行正则化

源代码•宸·2024-01-18 10:22

深度学习记录--正则化(regularization)

什么是正则化？

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

大语言模型系列-word2vec

word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化=>特征选择

学海一叶·2024-01-18 08:39

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。

deephub·2024-01-18 02:14

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在

风控小兵突击·2024-01-17 23:29

决策树的分类

概念决策树是一种树形结构树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

码农zz·2024-01-17 23:13

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold

于饼喵·2024-01-17 22:23

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

一、决策树1、概述树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果2、建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

小林打怪中·2024-01-17 12:12

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。正则化项是模型参数的平方和与一个参数alpha的乘积，alpha越大，惩罚项越大，模型的复杂度越低。

亦旧sea·2024-01-17 08:38

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

支持向量机（公式推导+举例应用）

文章目录引言间隔与支持向量机对偶问题（拉格朗日乘子法）SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化（罚函数法）模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine

Nie同学·2024-01-17 03:12

【科普】神经网络中的随机失活方法

Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。Dropout，中文是随机失活，是一个简单又机器有效的正则化方法，可以和L1正则化、L2正则化和最大范数约束等方法互为补充。

pprpp·2024-01-17 00:24

python学习笔记9（程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1）

1if1、条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模，数据建模可视化工具，除了传统的数据分析外，算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互，内置K近邻、多层感知器、弹性网络正则化等

贾庆华·2024-01-17 00:30

互联网加竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

MATLAB Deep learning

文章目录Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation

JNU freshman·2024-01-16 09:37

机器学习-集成学习XGBoost

文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题

太阳是白的·2024-01-16 07:16

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