规则化第7页

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

article/details/249728691.监督学习的基本模型监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差

bitcarmanlee·2016-07-17 13:33

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。

dulingtingzi·2016-07-14 11:03

MachineLearning

#L0,L1,L2规则化1.L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。

榆鸦k·2016-06-20 16:19

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 6 数据预处理权重初始化规则化损失函数等常用方法总结

1数据处理首先注明我们要处理的数据是矩阵X，其shape为[NxD](N=numberofdata,D=dimensionality).1.1Meansubtraction去均值去均值是一种常用的数据处理方式.它是将各个特征值减去其均值，几何上的展现是可以将数据的中心移到坐标原点，Python中的代码是X-=np.mean(X,axis=0).对于图像处理来说，每个像素的值都需要被减去平均值(X-

bea_tree·2016-05-28 04:00

PRML 02 Introduction：贝叶斯概率

引言概率密度期望和协方差Expectationsandcovariances1加权平均值2多变量权重3条件期望4函数方差5协方差BayesianProbability5高斯分布重回多项式拟合1理解误差函数2理解规则化贝叶斯曲线拟合主要讲解了贝叶斯概率与统计派概率的不同

bea_tree·2016-05-04 22:00

主成分分析法详解

《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题，就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关，使用的是互信息的方法。而这里

wtq1993·2016-05-03 15:00

再谈主成分分析

《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题，就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关，使用的是互信息的方法。而这里的特征很多是和类标

DM张朋飞·2016-04-27 12:00

神经网络反向传导算法

第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。[注：通常权重衰减的计算并不使用偏置项，比如我们在的定义

qq_25491201·2016-04-22 17:00

L1,L2正则化理解－奥卡姆剃刀(Occam's razor)原理

L0、L1与L2范数转自：[email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。

u011534057·2016-04-22 11:00

台大林轩田《机器学习基石》学习笔记：重要工具二（Feature transform）

重要工具-KeytoolsRegularization规则化/加条件的实质是，在求Ein最小值的过程中加上约束条件用例子引入，当前面临的情况是使用了十次曲线overfit了目标二次曲线，需要从十次

qq_22717679·2016-04-18 14:00

UFLDL 笔记 02 Backpropagation Algorithm

反向传导算法建立损失函数首先要明确，神经网络的训练就是寻找最佳的权重W和偏置项b的过程，单个样本的求解的目标函数，也就是损失函数为：如果有多个样本，那么就是将多个损失函数求和，通常为了防止过拟合要加入规则化项

bea_tree·2016-04-17 21:00

机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择

机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。

BigBzheng·2016-04-04 17:00

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。

BigBzheng·2016-04-04 16:00

支持向量机SVM（四）

9规则化和不可分情况处理（Regularizationandthenon-separablecase）我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维

BigBzheng·2016-04-03 11:00

MNIST数据集规则化

MNIST数据集规则化作为大三的我，前一段时间搞了手写数字识别，什么支持向量机啊，人工神经网络啊，knn啊，都玩过了，但仅仅是停留在人家公开的训练数据集上，而拿来测试用的图片也是人家的，比如mnist上的图片是这样的

u013473520·2016-04-02 13:00

SVM-6-规则化和不可分情况处理

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能保证一定可分。从下图我们可以看出，当样本中有一个离群点时就会很大的影响到的超平面的位置。再有甚者，如果离群点在另外一个类中，那么这时候在当前维度就是线性不可分了。而我们也没有必要因为少量的这种样

yzheately·2016-03-24 15:00

Go项目的目录结构

但Go语言这方面做了规定，这样可以保持一致性，做到统一、规则化比较明确。

迪克猪·2016-03-10 17:00

学习理论之模型选择——Andrew Ng机器学习笔记（八）

内容提要这篇博客主要的内容有：1.模型选择2.贝叶斯统计和规则化（Bayesianstatisticsandregularization）最为核心的就是模型的选择，虽然没有那么多复杂的公式，但是，他提供了更加宏观的指导

A_cainiao_A·2016-01-09 19:17

浅谈机器学习中的规则化范数

一、监督学习简介监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。

DM张朋飞·2015-12-29 14:00

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]://blog.csdn.net

Alexander·2015-12-10 22:00

规则化和模型选择（Regularization and model selection）

1问题模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？形式化定义：假设可选的模型集合是，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中。2交叉验证

GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

支持向量机SVM（四）

9规则化和不可分情况处理（Regularizationandthenon-separablecase）我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维

GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

最大后验估计(MAP)

故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。首先，我们回顾上篇文章中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为我们所使用的模型。

qq_18343569·2015-11-22 21:00

LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口

blog.csdn.net/zouxy09 一、介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包

·2015-11-13 13:40

【机器学习】支持向量机[续1]

接下来，我们将谈谈规则化和不可分情况处理、坐标上升法。

·2015-11-13 11:53

转：机器学习规则化和模型选择（Regularization and model selection）

规则化和模型选择（Regularization and model selection）转： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27

·2015-11-13 07:30

L0、L1与L2范数、核范数

L0、L1与L2范数、核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。

·2015-11-11 07:11

关系数据库主键分析

：http://www.uml.org.cn/sjjm/200806132.asp 2008-06-13 作者:Minideas 来源:CSDN 从定义上讲，一个关系数据库必须包含规则化的表

·2015-11-11 04:30

机器学习中的正则化和范数规则化

机器学习中的正则化和范数规则化 正则化和范数规则化 文章安排：文章先介绍了正则化的定义，然后介绍其在机器学习中的规则化应用L0、L1、L2规则化范数和核范数规则化，最后介绍规则化项参数的选择问题。

·2015-11-11 00:20

LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口

blog.csdn.net/zouxy09 一、介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性

·2015-11-11 00:07

极大后验概率（MAP）- maximum a posteriori（转载）

所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。假设我们需要根据观察数据 x 估计没有观察到的总体参数 θ，让 f

winone361·2015-11-05 16:00

你应该知道的.net安全之加密

所谓加密就是将数据进行不规则化以保证源数据机密性的机制或进行签名以保证数据完整性。

·2015-11-05 08:02

需求调查与分析注意点

很多人认为企业信息化的前提是业务流程要相对固化，因为计算机能处理的都是规则化的东西。

·2015-11-02 17:02

L0L1L2

如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0，即让参数W是稀疏的 L1：实现稀疏（选择重要特征，结果容易解释）,即适用于特征选择 L2：防止过拟合，可以让优化求解变得稳定和快速

·2015-11-02 14:32

中国高科技产业三大困境

　　“中国芯”降温，暴露了中国高科技产业发展的三大困境：市场山寨化和潜规则化，管理江湖化，知识产权保护缺位。因此，政府和业界更需要一起解决这些基础的

·2015-11-02 09:03

最大后验估计(MAP)

故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。首先，我们回顾上篇文章中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为我们所使用的模型。那么最大似然

·2015-11-01 09:05

支持向量机（四）

9 规则化和不可分情况处理（Regularization and the non-separable case）我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维

·2015-10-30 12:17

规则化和模型选择（Regularization and model selection）

1 问题模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？形式化定义：假设可选

·2015-10-30 12:17

机器学习中规则化和模型选择知识

1 问题模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？形式化定义：假设可选的模

·2015-10-29 08:35

了解范数的文章

机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。

Allyli0022·2015-10-25 11:00

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-09-约束限制

原地址：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49228447可以查看更多文章除了规则化外，Keras还有一个约束限制功能。

niuwei22007·2015-10-18 16:00

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-08-规则化(规格化)

具体的规则化请见http://blog.csdn.net/ni

niuwei22007·2015-10-18 15:00

20款素质过硬的响应式CSS栅格系统

栅格系统的运用会促使你的网页内容逐步走向规则化，实现一致性的设计。下面的20款CSS栅格可以更好地运用到网页开发实践中去，赋予你的网站以调理性。1.Ch

柠檬酷·2015-10-08 14:00

机器学习基础篇——最大后验概率

故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。首先，回顾上篇中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为：现在，假设θ的先验分布为g。

东方神剑·2015-09-12 12:00

优化算法——OWL-QN

在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，此时，若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题，而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据

google19890102·2015-09-07 09:00

第十一集贝叶斯统计和规则化

关于贝叶斯统计和规则化我个人认为就是找出新的估计方法来代替原有的最大似然估计这个方法来减少过拟合这种情况的发生。下面关于贝叶斯统计和规则化的笔记，依旧援引自之前提到的那位大神……（想想

qrlhl·2015-08-31 16:00

UFLDL教程（一）---稀疏自编码器

第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。反向传播算法反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法。

lwnylslwnyls·2015-08-21 14:00

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化

lien0906·2015-08-12 15:00

机器学习中的群论方法

参考链接：http://m.blog.csdn.net/blog/iverson_49 群论最初应用于高次方程解析解可解性的研究，致力于寻找方程解集的规则化和抽象化，并提取可解性的一般规律

wishchin·2015-08-10 09:00

Regularization线性回归练习

监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。

萌面女xia·2015-07-10 14:14

推荐频道

规则化

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

MachineLearning

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 6 数据预处理 权重初始化 规则化 损失函数 等常用方法总结

PRML 02 Introduction：贝叶斯概率

主成分分析法详解

再谈主成分分析

神经网络反向传导算法

L1,L2正则化理解－奥卡姆剃刀(Occam's razor)原理

台大林轩田《机器学习基石》学习笔记：重要工具二（Feature transform）

UFLDL 笔记 02 Backpropagation Algorithm

机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

支持向量机SVM（四）

MNIST数据集规则化

SVM-6-规则化和不可分情况处理

Go项目的目录结构

学习理论之模型选择——Andrew Ng机器学习笔记（八）

浅谈机器学习中的规则化范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

规则化和模型选择（Regularization and model selection）

支持向量机SVM（四）

最大后验估计(MAP)

LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口

【机器学习】支持向量机[续1]

转：机器学习 规则化和模型选择（Regularization and model selection）

L0、L1与L2范数、核范数

关系数据库主键分析

机器学习中的正则化和范数规则化

LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口

极大后验概率（MAP）- maximum a posteriori（转载）

你应该知道的.net安全之加密

需求调查与分析注意点

L0L1L2

中国高科技产业三大困境

最大后验估计(MAP)

支持向量机（四）

规则化和模型选择（Regularization and model selection）

机器学习中规则化和模型选择知识

了解范数的文章

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-09-约束限制

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-08-规则化(规格化)

20款素质过硬的响应式CSS栅格系统

机器学习基础篇——最大后验概率

优化算法——OWL-QN

第十一集 贝叶斯统计和规则化

UFLDL教程（一）---稀疏自编码器

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的群论方法

Regularization线性回归练习

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 6 数据预处理权重初始化规则化损失函数等常用方法总结

转：机器学习规则化和模型选择（Regularization and model selection）

第十一集贝叶斯统计和规则化