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tikhonov正则化
模型选择与评估
1.怎么样让模型表现更好使用更多的训练样本减少特征数量增加特征数量增加多项式特征降低
正则化
程度λ增强
正则化
程度λ如何选用这些手段需要我们对模型进行测试与评估,答案会在最后一小节给出2测试集的引入在学习时我们常常会通过上课和刷题来提高对知识的掌握能力
搁浅丶.
·
2023-12-18 07:15
机器学习与深度学习
机器学习
人工智能
机器学习基础:用 Lasso 做特征选择
Lasso给简单线性回归加了L1
正则化
,可以将不重要变量的系数收缩到0,从而实现了特征选择。本文重点也是在讲解其原理后演示如何用其进行特征选择,希望大家能收获一点新知识。lasso原理Lasso就是在
统计学家
·
2023-12-18 06:24
正则化
实战( Lasso 套索回归,Ridge 岭回归)
Lasso套索回归导入包importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.linear_modelimportSGDRegressor,LinearRegression原方程的计算结果#1.创建数据集X,yX=2*np.random.rand(100,20)w=np.random.rand(20,1)b=np.random.
阿龙的代码在报错
·
2023-12-18 01:17
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
《深度学习500问》外链笔记
1.这个是什么意思2.核函数3.公式理解4.L1和L2正则L1和L2
正则化
是机器学习中常用的两种
正则化
技术,它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来防止模型过拟合。这两种技术的主要区别在于惩罚项的形式。
Vincent不是文森特
·
2023-12-18 00:33
笔记
逻辑回归
正则化
逻辑回归
正则化
在处理具有多个特征且特征可能共线性(即特征之间高度相关)的数据集特别有用。下面用一个例子说明什么是
正则化
:假设你在厨房准备一顿饭,你的目标是做出美味又不过分油腻的菜肴。
ShawnWeasley
·
2023-12-17 17:46
AI
逻辑回归
算法
机器学习
深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定
MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定convolution3dLayer属性设定三维卷积参数参数及初始化学习率和
正则化
三维网络层参考资料致谢
机器学习之心
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2023-12-17 15:33
#
CNN卷积神经网络
#
TCN时间卷积神经网络
卷积神经网络
深度学习
神经网络
3.1.2.3L2范数
正则化
与L1范数
正则化
略有不同的是,L1范数
正则化
则在原优化目标的基础上,增加了参数向量的L2范数的惩罚项,为了使新优化目标最小化,这种正则法的结果会让参数向量中的大部分元素都变得很小,压制了参数之间的差异性
idatadesign
·
2023-12-17 14:25
机器学习 | 过拟合与
正则化
、模型泛化与评价指标
一、过拟合与
正则化
1、多项式逼近思想任何函数都可以用多项式来表示。举个栗子~比如说泰勒公式若要拟合sinx,泰勒认为仿造一条曲线,首先要保证在原点重合,之后在保证在这个点处的倒数相同,导数的倒数相同。
西皮呦
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2023-12-17 08:03
算法
机器学习
人工智能
回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测(多指标,多图)
IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测(多指标,多图)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.多特征输入单输出,回归预测,优化参数为:学习率,隐藏层节点数,
正则化
参数
机器学习之心
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2023-12-16 14:34
回归预测
算法
神经网络
回归
IWOA-LSTM
Regularization——
正则化
1.过拟合问题这是使用不同的模型根据房子的大小对于房价的预测第一张图的模型距离数据点的平均距离仍然比较大,拟合效果并不是特别好,也叫欠拟合(underfitting)第二张图的模型对于训练集数据的拟合的不错,也能预测数据的趋势,这是我们需要的模型第三张图的模型拐来拐去,甚至的拟合了训练集的每一个数据点,损失函数接近于0,但如果给一个新的数据,它的效果是很差的,这种模型是过拟合(overfittin
搁浅丶.
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2023-12-16 12:03
机器学习与深度学习
机器学习
人工智能
【深度学习】机器学习概述(一)机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法
==1.0-1损失函数2.平方损失函数(回归问题)3.交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)4.Hinge损失函数b.风险最小化准则1.经验风险最小化2.过拟合问题3.结构风险最小化4.
正则化
项的选择
QomolangmaH
·
2023-12-16 08:10
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
An Overview of Cross-media Retrieval: Concepts, Methodologies, Benchmarks and Challenges 笔记
CommonSpaceLearning1.传统的统计相关分析方法统计相关分析方法具体介绍统计相关分析方法优缺点2.基于深度学习DNN的方法基于DNN的方法摘要基于DNN的方法总结以及优缺点3.跨模态图
正则化
的方法图
正则化
的相关方法图
正则化
的优缺点
wwweiyx
·
2023-12-16 06:10
跨模态检索
机器学习
人工智能
算法
Course2-Week3-使用机器学习的建议
Week3-使用机器学习的建议1.拆分原始训练集1.1如何改进模型1.2二拆分:训练集、测试集1.3三拆分:训练集、验证集、测试集2.避免高偏差和高方差2.1使用训练误差和验证误差进行分析2.2选择合适的
正则化
参数
虎慕
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2023-12-16 01:13
#
机器学习-吴恩达
机器学习
人工智能
机器学习算法---回归
2.岭回归(RidgeRegression)原理:在线性回归的基础上加入L2
正则化
项。这
数据科学知识库
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2023-12-15 18:19
机器学习
机器学习
算法
回归
Xgboost
LightGBM
SVM
Catboost
(八)弹性网络---ElasticNet
一、原理及简介弹性网络.png二、什么是L2
正则化
和L1
正则化
原理及作用:https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/99984288三、弹性网络预测天池项目代码导包
羽天驿
·
2023-12-15 17:02
机器学习——特征预处理
sklearn提供了preprocessing模块,用于归一化、标准化、鲁棒化、
正则化
等数据预处理。
风月雅颂
·
2023-12-15 13:56
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
scikit-learn
python
《论文阅读》用于情绪回复生成的情绪
正则化
条件变分自动编码器 Affective Computing 2021
《论文阅读》用于情绪回复生成的情绪
正则化
条件变分自动编码器前言简介模型结构实验结果总结前言今天为大家带来的是《Emotion-RegularizedConditionalVariationalAutoencoderforEmotionalResponseGeneration
365JHWZGo
·
2023-12-15 01:06
情感对话
论文阅读
CVAE
VAE
情绪回复生成
指定情绪生成
对话生成
吴恩达《机器学习》12-1:优化目标
这包括设计特征、选择
正则化
参数等因素,这些在不同水平的实践者之间可能表现出截然不同的效果。
不吃花椒的兔酱
·
2023-12-14 22:34
机器学习
机器学习
学习
笔记
正则化
的概念
正则化
的概念与用处
正则化
:也叫规范化,在神经网络里主要是对代价函数高次项添加一些惩罚,防止其过拟合,相当于对某些特征的权重施加惩罚,降低其影响权重,防止过拟合。
DJ.马
·
2023-12-06 14:27
#
评价指标参数和模型参数
人工智能
YOLOv4学习笔记(2)——训练策略
目录数据增强:Mosaic数据增强:自对抗训练(SAT):CmBN(Crossmin-batchNormalization)策略:Dropblock
正则化
:损失函数:BoundingBoxRegeressionLoss
猪不爱动脑
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2023-12-06 10:19
机器视觉
计算机视觉
深度学习
分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测
鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据)2.优化参数为:学习率,批量处理大小,
正则化
参数
机器学习之心
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2023-12-06 10:12
分类预测
OOA-CNN-SVM
CNN-SVM
鱼鹰算法优化
卷积支持向量机
分类预测
深度学习之网络优化与
正则化
视频链接:7.1神经网络优化的特点_哔哩哔哩_bilibili神经网络优化的特点网络优化的难点(1)网络结构差异大:不同模型之间的结构差异大——没有通用的优化算法、超参数多(2)非凸优化问题:导致得到的最优解可能是全局最优解——参数如何初始化、如何逃离局部最优或鞍点(3)梯度消失和爆炸问题:当网络非常深时,靠下的层的参数的梯度要么接近0,要么非常大,十分难优化高维空间中的非凸优化问题低维空间中的非
__如果
·
2023-12-06 10:42
深度学习
人工智能
利用github copilot完成代码,利用
正则化
完成字符串中信息查找
利用
正则化
完成字符串中的字符拆解。下面的代码是实现在“计算机组成原理-计科2101-123456-小明同学.docx”中提取出班级(grade),学号(id),姓名(name)。
wenying_44323744
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2023-12-06 01:59
java
前端
服务器
【深度学习笔记】09 权重衰减
09权重衰减范数和权重衰减利用高维线性回归实现权重衰减初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略
正则化
直接训练使用权重衰减权重衰减的简洁实现范数和权重衰减在训练参数化机器学习模型时,权重衰减
LiuXiaoli0720
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2023-12-06 00:18
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
微调Fine tune
网络架构一个神经网络一般可以分为两块特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征线性分类器来做分类微调:使用之前已经训练好的特征抽取模块来直接使用到现有模型上,而对于线性分类器由于标号可能发生改变而不能直接使用训练是一个目标数据集上的正常训练任务,但使用更强的
正则化
使用更小的学习率使用更小的数据迭代源数据集远复杂于目标数据
你不困我困
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2023-12-05 18:55
深度学习
深度学习
深度学习训练 tricks(持续更新)
文章目录weightdecayweightdecay是什么weightdecay与L2
正则化
作用WarmupDroppathdroppath计算方法如何将droppath加入你的模型?
Cleo_Gao
·
2023-12-05 02:30
卷积神经网络
深度学习
人工智能
训练技巧
正则化
方法:L1和L2、regularization、数据集扩增、dropout
正则化
方法:防止过拟合、提高泛化能力在训练数据不够时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。
遇见百分百
·
2023-12-04 05:21
10 分钟解释 StyleGAN
(2018)出现后,GAN需要大量的
正则化
,并且无法产生今天所熟知的令人惊
无水先生
·
2023-12-04 03:02
GAN-强化学习
RL专栏
人工智能
人工智能
计算机视觉
Andrew Ng ML(4)——过拟合&
正则化
1.减少特征(人工或者用算法)2.
正则化
(可以保留所有特征)
正则化
overview:加入惩罚项(其实就是使某些θ趋于0)解决过拟合问题(使h函数图形更加平滑)Q:实际运用中,不清楚需要对哪些进行
正则化
,
tmax
·
2023-12-04 02:50
吴恩达《机器学习》10-4-10-5:诊断偏差和方差、
正则化
和偏差/方差
一、诊断偏差和方差在机器学习中,诊断偏差和方差是改进模型性能的关键步骤。通过了解这两个概念,能够判断算法的问题究竟是欠拟合还是过拟合,从而有针对性地调整模型。1.概念理解偏差(Bias):表示模型对于训练数据的拟合程度。高偏差意味着模型过于简单,无法捕捉数据的复杂性,导致欠拟合。方差(Variance):表示模型对于训练数据的敏感程度。高方差意味着模型过于复杂,几乎完美地适应训练数据,但在未见过的
不吃花椒的兔酱
·
2023-12-03 22:30
机器学习
机器学习
学习
笔记
【动手学深度学习】(七)丢弃法
Dropout2.2简洁实现【相关总结】np.random.uniform(low,high,size)astypetorch.rand()一、理论知识1.动机一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒使用有噪音的数据等价于
Tikhonov
释怀°Believe
·
2023-12-03 04:22
#
动手学深度学习
深度学习
人工智能
层规范化(Layer Normalization)和
正则化
(Regularization)
层规范化(LayerNormalization)和
正则化
(Regularization)是两个不同的概念,尽管它们都在机器学习和深度学习中非常重要,但它们的目的和应用方式有所不同。
Zqchang
·
2023-12-03 02:11
科研
人工智能
逻辑回归与
正则化
逻辑回归、激活函数及其代价函数
逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法,其输出结果y只有两种结果{0,1},分别表示负类和正类,代表没有目标和有目标。在这种情况下,如果用传统的方法以线性拟合(hθ(x)=θTX)(h_θ(x)=θ^TX)(hθ(x)=θTX),对于得到的函数应当对y设置阈值a,高于a为一类,低于a为一类。对于分类方法,这种拟合的方式极易受到分散的数据集的影响而导致损失函数的变化,以至于对于特定
小小程序○
·
2023-12-02 22:33
逻辑回归
算法
机器学习
逻辑回归
正则化
正则化
过拟合问题对于模型,如果一个模型对于数据的偏差很大,不能能够很好的拟合数据的分布,称为欠拟合,或者说这个算法具有高偏差的特性。
小小程序○
·
2023-12-02 22:33
逻辑回归
算法
机器学习
正则表达式
特征重要性分析有那些方法?
岭回归和LASSO回归系数:这些
正则化
方法可以减小不重要的特征的系数,从而筛选出重要特征。树模型:决策树:通过树的节点分
XF鸭
·
2023-12-02 21:50
机器学习
机器学习
机器学习笔记 - week6 -(十、应用机器学习的建议)
尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少
正则化
程度尝试增加
正则化
程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法,而是运用一些
火箭蛋头
·
2023-12-02 16:14
分类预测 | Matlab实现NGO-KELM北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测
北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现NGO-KELM北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测(完整源码和数据)2.北方苍鹰算法优化核极限学习机(NGO-KELM)分类预测3.优化参数为
正则化
系数
机器学习之心
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2023-12-01 17:57
分类预测
NGO-KELM
KELM
NGO
北方苍鹰算法优化
核极限学习机
分类预测
Course1-Week3-分类问题
Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与
正则化
虎慕
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2023-12-01 15:33
#
机器学习-吴恩达
分类
数据挖掘
人工智能
Deep Learning(wu--84)
文章目录2偏差和方差
正则化
梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2
怎么全是重名
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2023-11-30 13:06
Deep
Learning
深度学习
人工智能
数据扩增(Data Augmentation)、
正则化
(Regularization)和早停止(Early Stopping)
数据扩增(DataAugmentation)、
正则化
(Regularization)和早停止(EarlyStopping)是深度学习中常用的三种技术,它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增(DataAugmentation
星宇星静
·
2023-11-30 09:51
深度学习
神经网络
卷积神经网络
大数据
(七)SN-GAN论文笔记与实战
这会导致随着训练的进行,生成数据分布与真实数据分布之间的空间会逐渐变化,从而导致gradientpenalty
正则化
方式不稳定。此外,WGAN
SCU-JJkinging
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2023-11-30 09:44
GANS系列
python
深度学习
吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression
文章目录逻辑回归
正则化
逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者,想通过申请学生两次测试的评分,来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。
shy~
·
2023-11-30 01:57
机器学习
python
机器学习
深度学习(二):pytorch基础知识
Autograd)模型构建数据加载和处理损失函数优化器(Optimizers)训练循环GPU加速模型保存和加载部署和推理PyTorch生态系统学习率调度(LearningRateScheduling)
正则化
数据增强
从零开始的奋豆
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2023-11-30 00:36
深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
L1 L2
正则化
1.
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,称作L1
正则化
和L2
正则化
,或者L1范数和L2范数。
鲸鱼酱375
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2023-11-28 22:03
正则化
与正则剪枝
文章目录引言
正则化
为什么会过拟合拉格朗日与
正则化
梯度衰减与
正则化
应用解决过拟合网络剪枝总结致谢参考引言在深度学习中,模型的复杂度通常是由模型参数的数量和取值范围来决定的。
东荷新绿
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2023-11-28 09:35
学习记录
#
论文学习
#
深度学习
剪枝
算法
机器学习
深度学习中的Dropout
正则化
:原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout
正则化
目录引言一、导入包二、dropout网络定义三、创建模型,定义损失函数和优化器四、加载数据五、训练train六、测试引言dropout
正则化
的原理相对简单但非常有效。
星宇星静
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2023-11-28 04:14
pytorch
人工智能
python
深度学习
神经网络
23REPEAT方法:软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习 代表性样本重放(选择信息丰富且多样化的示例) + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数
正则化
【网安AIGC专题11.22】
TowardsContinualLearningofCodeIntelligenceModels写在最前面论文名片nlp中的命名实体识别NER和关系抽取任务RE的启发课堂讨论噪声数据排除基于可塑权重巩固EWC的自适应参数
正则化
代码克隆检测准确率比较低绪论代码生成大模型
是Yu欸
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2023-11-28 03:00
科研笔记与实践
#
大模型
学习
AIGC
AI编程
软件工程
论文阅读
笔记
经验分享
Transformer——Open black box
Transformer结构由encoder和decoder两部分组成内部结构包括了多头注意力机制,
正则化
,残差连接。
YingJingh
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2023-11-28 01:38
大数据
总结一下sigmoid函数
在二分类0,1任务中,经过卷积、
正则化
、激活函数ReLU等操作之后,假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在(无穷小,无穷大)之间,经过sigmoid函
weixin_44194001
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2023-11-28 00:48
人工智能
机器学习
深度学习
脊回归(Ridge Regression) 岭回归
岭回归,又称脊回归、吉洪诺夫
正则化
(Tikhonovregularization),是对不
AI视觉网奇
·
2023-11-27 00:21
视觉跟踪
python宝典
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