regularizaiton

正则化（regularizaiton）

1.正则化定义修改学习算法，使其降低泛化误差(generalizationerror)而非训练误差。最新定义：旨在更好实现模型泛化的补充技术，即在测试集上得到更好的表现。(Kukackaetal，2017)2.正则化用途正则化是为了防止过拟合，进而增强模型的泛化能力。3.正则化方法经验正则化：通过工程上的技巧来实现更低的泛化误差方法，比如：提前终止法(earlystopping)、模型集成、Dro
执笔仗剑天涯·2023-12-30 21:05

机器学习——正则化 （Regularizaiton-Regular-Regularize）

什么是正则化？1、从使用正则化的目的角度：正则化是为了防止过拟合。我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们把此类情况称为欠拟合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。以预测房价为例，第二幅图，我们在中间加入一个二次项，也就是说对于这幅数据我们用二次函数去拟合。自然，可以拟合出一条曲线
hapihapi~·2023-11-10 14:19

sklearn源码解读1(sklearn.linear_model.LinearRegression)

2.还尝试了RidgeCV(l2regularizaiton),LassoCV(l1regularizaiton)Result&learned：LinearRegression中的fit函数求
slmady·2020-08-10 22:54

回归问题-Lasso回归

正则化正则化（Regularizaiton）是一种防止过拟合的方法。图1欠拟合与过拟合图来自：百度百科（过拟合）从图中可以看出，最右边的属于一种过拟合，过拟合
Foneone·2019-07-21 23:33
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