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Regularization
Stanford机器学习---第四讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation
abcjennifer/article/details/7749309本栏目(Machinelearning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、
Regularization
MapleLeaff
·
2021-05-04 19:45
从零开始机器学习(五)
今天将介绍正则化(
Regularization
)的有关知识正文过拟合对于线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过拟合(over-fitting
世界尽头于冷酷仙境
·
2021-05-03 19:06
从零开始机器学习
机器学习
人工智能
正则化
L2正则化
本篇引入L2正则化(
Regularization
),可以在原有的训练数据,以及网络架构不缩减的情况下,有效避免过拟合。L2正则化即在损失函数C的表
gina_石头
·
2021-05-02 06:46
解析Tensorflow官方PTB模型的demo
第一个模型是围绕着Zaremba的论文RecurrentNeuralNetwork
Regularization
,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。
hzyido
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2021-04-24 08:54
数据预处理中归一化(Normalization)与损失函数中正则化(
Regularization
)解惑
数据预处理中归一化(Normalization)与损失函数中正则化(
Regularization
)解惑背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。
史努B
·
2021-04-21 08:53
Regularization
& Dimension reduction
这周简直要忙疯,但是感觉这个seminar的课真的是对一个初学者的自己很有帮助,了解了很多SL的算法和基本知识,既然做了,就分享下
regularization
这部分的笔记吧~内容整合了ISL("AnIntroductiontoStatisticalLearning"byJames
flowncaaaaa
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2021-04-18 23:20
基于深度学习的Depth and Ego-Motion Estimation
2.文章核心2.1ViewSynthesis与误差函数的构建2.2Warping的数学模型2.3ExplainabilityMask&
Regularization
2.4NetworkArchitecture3
Weiheng-Summer
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2021-04-16 06:48
SLAM
自动驾驶
计算机视觉
深度学习
算法
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析
p=21602正则化(
regularization
)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
·
2021-03-26 14:44
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析
p=21602正则化(
regularization
)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
·
2021-03-25 16:06
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析
p=21602正则化(
regularization
)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
拓端研究室
·
2021-03-25 14:20
回归
数理统计
R语言
R语言
自适应LASSO
多项式回归
逻辑回归
岭回归
tensorflow学习笔记——过拟合
增加网络稀疏性,有利于特征选择,防止过拟合;2、引入batchnormalizatin,不仅对输入层的输入数据进行标准化(减均值,除标准差),还对隐藏层的输入数据进行标准化,防止过拟合;3、引入l1_
regularization
wxsy024680
·
2021-03-08 18:37
tensorflow学习笔记
tensorflow
过拟合
深度学习
dnn回归预测_Tensorflow Python:完成的训练DNN回归模型,执行多次后预测会发生巨大变化...
deftrain_dnn_regression_model(learning_rate,
regularization
_strength,steps,batch_size,hidden_units,feature_columns
初雪CH
·
2021-02-23 08:27
dnn回归预测
图神经网络阅读(二十二)Rethinking Graph
Regularization
for Graph Neural Networks,AAAI2021
Propagation-
Regularization
(P-Reg)首先,模型对图输入使用两层GCN(表示成f1f_1f
五月的echo
·
2021-02-05 18:52
GNN
Model
图神经网络
吴恩达深度学习学习笔记——C2W1——神经网络优化基础及正则化——练习题
Comefromthesamedistribution)Ans:C、DAns:A、CNote:referbelowdiagramAns:AAns:AAns:DAns:B、DAns:B、E、G(Dataaugmentation,L2
regularization
预见未来to50
·
2021-01-29 10:50
机器学习
深度学习(ML/DL)
吴恩达机器学习——第七章 正则化(
Regularization
)
接下来,我将会解释什么是过度拟合问题,并且会谈论一种称为正则化(
regularization
)的技术,它可以改善或者减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征,我们通过学习
Colleen_oh
·
2021-01-26 15:44
【lssvm预测】基于matlab飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【含Matlab源码 142期】
优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussianprocesses),正则化网络(
regularization
networks
紫极神光
·
2021-01-23 09:03
matlab
预测模型
【lSSVM预测】飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lSSVM预测【Matlab 011期】
优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussianprocesses),正则化网络(
regularization
networks
星斗月辉
·
2021-01-21 11:40
matlab
预测模型
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 110期】
优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussianprocesses),正则化网络(
regularization
networks
紫极神光
·
2021-01-20 18:37
matlab
预测模型
2.2 正则化与与dropout(deep_ai)
背景如果训练集不够大时,深度学习容易过拟合2)深度学习中,正则化正则化模型a.
regularization
modeb.dropoutmode===============================
Catherine_In_Data
·
2021-01-19 10:33
深度学习
tf.keras.layers.Activity
Regularization
添加对于inputactivity(输入与权值相乘后的值)的正则化损失.tf.keras.layers.Activity
Regularization
(l1=0.0,l2=0.0,**kwargs)参数l1L1
又双叒叕苟了一天
·
2021-01-06 20:49
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测
优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussianprocesses),正则化网络(
regularization
networks
青鸟语
·
2021-01-03 17:48
预测模型
matlab
lssvm
飞蛾扑火
【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测
优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussianprocesses),正则化网络(
regularization
networks
青鸟语
·
2021-01-03 13:59
matlab
预测模型
蝙蝠算法
lssvm
论文推荐丨MASKER:用于可靠文本分类的掩蔽关键字正则化
论文名称:MASKER:MaskedKeyword
Regularization
forReliableTextClassification论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5fdc7f5891e01104c9181075
AMiner科技
·
2020-12-24 19:56
AMiner论文推荐
机器学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
dropout层的作用_[PyTorch 学习笔记] 6.1 weight decay 和 dropout
本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_
regularization
.pyhttps://github.com
weixin_39787345
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2020-11-27 00:33
dropout层的作用
mseloss
pytorch
pytorch
dropout
pytorch
l2正则化
pytorch
unsqueeze
pytorch
weight
decay
L1 与 L2 正则化
L1范数:指向量中各个元素绝对值之和,也叫“稀疏规则算子”(Lasso
regularization
)L2范数:是指向量各元素的平方和然后求平方根。
NoahU
·
2020-10-09 23:48
机器学习入门(四)——多项式回归与模型泛化
中的多项式回归于pipeline三.过拟合与欠拟合Overfitting-and-Underfitting四.模型的泛化能力五.学习曲线六.验证数据集与交叉验证七.偏差方差平衡八.模型泛化与岭回归Model-
Regularization
-and-Ridge-Regression
程研板
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2020-09-30 16:30
机器学习
机器学习
MATLAB 拟合神经网络—— fitnet
trainFcn为训练函数,如下表所示名称函数‘trainlm’Levenberg-Marquardt‘trainbr’Bayesian
Regularization
‘trainscg’ScaledConjugateGradient
脱碳甲醛
·
2020-09-17 07:01
数学建模
神经网络预测
fitnet
机器学习学习笔记(五)—— 利用正则化(
Regularization
)解决过度拟合(Overfitting)问题
过度拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting):第一张图片对训练数据没有很好的匹配,所以说是欠拟合的;中间的图片能大致的描述训练数据,所以说是正常的;最后一张图片虽然对所有的训练数据都拟合得很好,但是没有了通用性,所以说是过度拟合的。有两种方法可以很好的解决过度拟合问题,Therearetwomainoptionstoaddresstheissueofoverfitting
lancetop-stardrms
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2020-09-16 19:23
机器学习
机器学习
线性回归和正则化(
Regularization
)
1.线性回归介绍X指训练数据的feature,beta指待估计得参数。详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。令最小二乘项的偏导为0(为0时RSS项最小),求Beta估计值,得到最小二乘的向量形式。最小二乘其实就是
thursdaynights
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2020-09-16 17:09
机器学习
线性模型
正则化
岭回归
ridge
regressio
lasso
回归中的overfittingunderfitting,正则化回归python
Adressingoverfitting:减少特征模型选择,自动选择变量但是特征信息的舍弃会导致信息的丢失
regularization
:保留所有特征,但是减少参数theta的值在很多特征时有良好的效果costfunction
chenlongzhen_tech
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2020-09-16 17:57
Coursera Machine Learning 第三周 quiz
Regularization
Checkallthatapply.答案BIntroducing
regularization
tothemodelalwaysresultsinequalorbetterperformanceonthetrai
OovEver
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2020-09-16 12:16
Machine
Learning
神经元网络入门------- feedforward Neural Networks
ActivationFunctions1.3.输入层InputLayer1.4.输出层OutputLayer1.5.隐藏层HiddenLayer1.6.神经元网络怎么学习2.为什么要用隐藏层2.1.无隐藏层2.2.添加隐藏层3.正则化
Regularization
https
lkjhqh
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2020-09-16 08:40
机器学习
deep
learning
neural
network
入门
Andrew NG DeepLearning:bias & variance
maketheNeuralNetworkdeeper花费更多时间来训练网络如果网络足够大,通常可以很好的拟合训练集=》扩大网络规模increasethenumberofunitsineachhiddenlayerhighvariance正则化/add
regularization
逸_
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2020-09-16 06:13
deep
learning
人工智能
deep
Learning
深度学习
模型优化、正则化、损失函数
一般而言从误差出发,有式子:Loss_function=Est_error+
Regularization
ofparameters下面我们来说说估计误差中的损失函数以及模型优化的手段。
maomaogo
·
2020-09-16 04:22
机器学习
DataWhale
DaytwoLOGISTICREGRESSIONLinearregression&LogisticregressionTheprincipleoflogisticregressionlossfunctionoptimization
Regularization
ModelevaluationindexAdvantagesDisadvantagesSampleimbalanceissuesklearnp
liyingjiehh
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2020-09-15 21:14
Starter.bundle计算机视觉与深度学习:8-12
OptimizationMethodsand
Regularization
ExtensiontoSGD:Momentum&NesterovaccelerationMomentum:通俗来讲——想想你童年最喜欢的游乐场
胡涂涂
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2020-09-15 20:13
深度学习
l1和l2正则
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-
regularization
/Sparsity是当今机器学习领域中的一个重要话题
sunmenggmail
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2020-09-15 20:09
机器学习
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解(转)
utm_source=blogkpcl4一直不理解L1/L2正则化,本文对于正则化解释比较到位,故转载收藏,一下为正文:正则化(
Regularization
)机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项
berlinpand
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2020-09-15 19:04
机器学习
L1和L2简单易懂的理解
一、正则化(
Regularization
)机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化
sakura小樱
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2020-09-15 19:54
机器学习
损失函数(loss function)
通常而言,损失函数由损失项(lossterm)和正则项(
regularization
term)组成。
zhoucy163
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2020-09-15 16:21
ML
Machine Learning - Solving the Problem of Overfitting:
Regularization
StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek3,SolvingtheProblemofOverfitting.Thisarticlecontainssometopicabout
regularization
iracer
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2020-09-15 05:21
Mooc
Machine
Learning
Bin博的机器视觉工作间
如何减少过拟合
整理自莫烦python中的内容1.增加数据量2.L1,L2
regularization
L1:cost=(Wx−y)2+abs(W)cost=(Wx-y)^2+abs(W)cost=(Wx−y)2+abs
Fan72
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2020-09-15 04:16
Learning
notes
L1,L2正则化为什么能解决过拟合问题
blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6922428.html正则化(
Regularization
zlsjsj
·
2020-09-15 04:31
Backpropagation Algorithm记录
Backpropagation_AlgorithmUFLDLTutorial中没有给出推导公式,这里简单记录一下记法和简单推导过程文章中用到的记法:这个是单个sample的costfunction.这个是最终的损失函数,其中是hypothesis,是
regularization
parameter
_Cade_
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2020-09-14 17:24
机器学习+数据挖掘
后向传播
算法
机器学习
神经网络
神经网络优化(损失函数:自定义损失函数、交叉熵、softmax())
通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数来表示,层数=隐藏层的层数+1个输出层,总参数=总W+总b4、神经网络的优化四个方面:损失函数loss、学习率learning_rate、滑动平均ema、正则化
regularization
于小勇
·
2020-09-14 16:05
TensorFlow
cs231n assignment1_Q4_two_layer_net
ahiddenlayerdimensionofH,andperformsclassificationoverCclasses.WetrainthenetworkwithasoftmaxlossfunctionandL2
regularization
ontheweig
进击的吃恩程sy
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2020-09-14 05:45
数据分析笔记-岭回归与Lasso回归
岭回归:1、定义及原理岭回归(英文名:ridgeregression,Tikhonov
regularization
)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性
加油啊DuXY
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2020-09-13 17:24
数据分析与挖掘
逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression &
Regularization
本栏目(Machinelearning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、
Regularization
、神经网络、机器学习系统设计
佳凝草堂
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2020-09-13 05:48
AI领域
欠拟合(Underfitting) & 过拟合(Overfitting) & 正则化(
Regularization
)
欠拟合(Underfitting)和过拟合(Overfitting)原文地址:美团点评技术团队所谓欠拟合(Underfitting),即模型没有学到数据内在关系,如下图左一所示,产生分类面不能很好的区分X和O两类数据;产生的深层原因,就是模型假设空间太小或者模型假设空间偏离。所谓过拟合(Overfitting),即模型过渡拟合了训练数据的内在关系,如下图右一所示,产生分类面过好地区分X和O两类数据
tz_zs
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2020-09-12 23:34
#
人工智能_资料
权重衰减 L2正则化
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力避免过拟合的方法有很多:earlystopping、数据集扩增(Dataaugmentation)、正则化(
Regularization
)包括L1、L2(L2
regularization
wilsonyx
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2020-09-12 22:14
算法
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