正则化矩阵分解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5分），最后算平均分-**交叉熵损失**：专用于选择题考试（比如识别猫狗图片），答错一题扣2分

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

防止方法‌：一种常见的方法是正则化（如L1和L2正则化）‌‌选择题‌‌人工智能的定义中

奋力向前123·2025-02-14 21:31

Eigen3的库使用

文章目录eigen3lib的使用向量向量一元操作向量二元操作共轭矩阵矩阵赋值转置矩阵块操作取行取列取任意大小的块矩阵分解Cholesky分解坐标变换坐标轴旋转旋转矩阵旋转四元数欧拉角旋转向量数据类型转化

憨憨2号·2025-02-14 10:14

书籍-《机器学习数学基础》

ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解

·2025-02-14 01:30

人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)

weixin_58351028·2025-02-13 23:31

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction）两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化

qq742234984·2025-02-13 07:39

AI基础 -- AI学习路径图

人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分：AI基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解

sz66cm·2025-02-12 16:40

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线

广江鹏·2025-02-11 21:59

AI学习专题（一）LLM技术路线

框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解

小小小小祥·2025-02-08 15:31

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数（LossFunction）4.优化算法（Optimization）5.反向传播（Backpropagation）6.正则化与调优三

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing

tt555555555555·2025-02-04 03:11

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec

纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

opencv2.4中SVD分解的几种调用方法

奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法，但它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。

weixin_34342992·2025-01-27 15:46

Pytorch: torch.diag()创建对角线张量

这个函数对于矩阵分解和转换等操作非常重要。如果输入是一个向量（1D张量），torch.diag会返回一个以该向量为对角线元素的2D方阵。

湫兮之风·2025-01-22 02:58

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化

Ace_bb·2025-01-22 00:08

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net

愿风去了·2024-09-15 21:11

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

深度学习算法，该如何深入，举例说明

概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

LU分解算法（串行、并行）

一、串行LU分解算法（详细见MIT线性代数）1.LU分解矩阵分解LU分解分解形式L（下三角矩阵）、U（上三角矩阵）目的提高计算效率前提（1）矩阵A为方阵；（2）矩阵可逆（满秩矩阵）；（3）消元过程中没有

清榎·2024-09-07 02:05

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算

weixin_39807352·2024-09-02 23:54

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。

'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

线性代数-MIT 18.06-6(a)

文章目录26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性：矩阵分解（谱定理）定理证明和复数推广对称矩阵和投影矩阵正定性性质1性质227.复数矩阵和快速傅里叶变换复数向量复数矩阵对称性正交性傅里叶矩阵快速傅里叶变换本文在学习

儒雅的钓翁·2024-09-02 06:12

数学基础 -- 线性代数之矩阵的秩

矩阵的秩在解线性方程组、矩阵分解、确定线性变换的维度等方面起着重要作用。2.矩阵的秩的定义矩阵的秩可以从以下几个角度进行定义：行秩：矩阵的行秩是指矩阵中最大线性无关行向量的个数。

sz66cm·2024-08-31 13:22

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项

婉妃·2024-08-31 05:05

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法

亚图跨际·2024-08-30 07:36

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM

机器不会学习CL·2024-08-28 02:44

24.8.26学习心得

下面详细解释两者之间的区别：1.验证数据集（ValidationSet）目的：超参数调整：验证数据集主要用于调整模型的超参数，如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择：用于选择最佳模型。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

主成分分析（PCA）附Python实现

主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析（PCA）Python实现主成分分析方法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据分析方法。

不染53·2024-08-27 00:30

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化

Lossya·2024-08-25 15:48

Logistic 回归

Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化

零度°·2024-08-23 21:56

数学基础（四）

二、SVD矩阵分解基变换：特征值分解：SVD：离散型随机变量概率函数（概率质量函数）：连续型随机变量似然函数

几两春秋梦_·2024-08-23 01:55

Python中的惩罚分析：理论与实践指南

理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1和L2正则化

theskylife·2024-03-16 04:35

岭回归算法

岭回归，又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法，是对最小二乘回归的一种补充，岭回归

码银·2024-03-07 19:44

挑战杯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

laafeer·2024-02-29 07:45

【机器学习基础】正则化

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评

为梦而生~·2024-02-25 02:40

【机器学习】多元线性回归

meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归

Mount256·2024-02-23 07:25

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