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tikhonov正则化
机器学习学习笔记(3)——量纲与无量纲,标准化、归一化、
正则化
量纲、无量纲,标准化、归一化、
正则化
是我百度了很多次都不进脑子的知识,所以我决定还是放在博客上面。
野指针小李
·
2023-10-24 20:37
数学
机器学习
机器学习
标准化
归一化
正则化
量纲
机器学习-吴恩达-笔记-3-
正则化
目录过拟合问题代价函数
正则化
线性回归
正则化
逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录,有错误请指出!】
Leon.ENV
·
2023-10-24 20:05
机器学习
机器学习
机器学习模型
正则化
笔记
正则化
是一种在机器学习中用于防止模型过拟合并提高泛化能力的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在新的未见过的数据上表现较差的情况。
Aresiii
·
2023-10-24 20:31
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【机器学习合集】泛化与
正则化
合集 ->(个人学习记录笔记)
文章目录泛化与
正则化
1.泛化(generalization)2.
正则化
方法2.1显式
正则化
方法显式
正则化
方法对比提前终止模型的训练多个模型集成Dropout技术2.2参数
正则化
方法2.3隐式
正则化
方法方法对比泛化与
正则化
slience_me
·
2023-10-24 20:30
机器学习
1024程序员节
机器学习
人工智能
深度学习
时序预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
优化
正则化
率、学习率、隐藏层单元数。模型描述智
机器学习之心
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2023-10-24 18:16
时序预测
SSA-CNN-GRU
麻雀算法优化
卷积门控循环单元
时间序列预测
SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据;3.运行环境Matlab2020b及以上,data为数据集,运行主程序SSA-CNN-GRUTS,其余为函数文件无需运行,所有程序和数据放在一个文件夹;4.麻雀算法优化参数为
正则化
参数
「已注销」
·
2023-10-24 18:44
cnn
gru
算法
Julia系列15:深度学习框架flux
1.介绍Flux对于
正则化
或嵌入等功能的显式API相对较少。相反,写下数学形式将起作用,并且速度很快。所有的知识和工具,从LSTM到GPU内核,都是简单的Julia代码。
IE06
·
2023-10-24 16:09
Julia系列
julia
深度学习
开发语言
风险模型 - 概率校准
风险模型-概率校准概率校准原因案例校准方法校准评价指标校准需要什么概率校准原因在概率模型搭建过程中,由于抽样与
正则化
的原因,导致模型输出的概率值明显偏离真实的概率值。
JerryFoo
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2023-10-23 07:35
风险模型-理论
【视频去噪】基于全变异
正则化
最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1算例1——图像去模糊2.2算例2——视频去噪3参考文献4Matlab代码、数据、文献讲解1概述去视频去噪是一项广泛应用于图像和视频处理的技术,其应用范围包括但不限于图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成等方面。
长安程序猿
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2023-10-22 19:44
图像处理
matlab
人工智能
机器学习 | Python线性回归+Ridge
正则化
正则化
是一种用来防止机器学习模型过度拟合(overfitting)的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好,但在未见过的数据上表现糟糕。
码农腾飞
·
2023-10-22 02:23
数据回归算法(DR)
机器学习模型(ML)
机器学习
python
线性回归
Ridge正则化
徐宗本院士将在2023年CCF中国软件大会上作特邀报告
曾提出稀疏信息处理的L(1/2)
正则化
理论,为稀疏微波成像提供了重要基础;发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理,解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与
pengxin_ce
·
2023-10-21 22:32
[Machine Learning][Part 6]Cost Function代价函数和梯度
正则化
目录拟合欠拟合过拟合正确的拟合解决过拟合的方法:
正则化
线性回归模型和逻辑回归模型都存在欠拟合和过拟合的情况。
思则变
·
2023-10-21 21:22
Machine
Learning
机器学习
人工智能
3.Spark机器学习基础——监督学习
Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归(加L1L2
正则化
)!
许志辉Albert
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2023-10-20 18:45
逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践
机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数
正则化
L1
正则化
L2
正则化
我是小白呀
·
2023-10-20 15:56
2024
Python
最新基础教程
#
机器学习
机器学习
逻辑回归
分类
sklearn中的fit/transform/fit_transform
翻译为转换fit:拟合出模型,输入为dataframe或者数据,输出为拟合出的模型transform转换,输入和输出一致,相当于把一种数据转换为另一种数据,一般用于特征抽取和转换,通常会转换为向量,比如
正则化
王金松
·
2023-10-20 03:26
2018-12-10 会议纪要
怎么结果不同同学之间的结果;2.12.26号验收;3.研究开源项目;研究最新成果;4.阿里的商业开发平台;孟庆丰:常用算法1.标签类的数据检验;2.数据的统计类信息汇聚;基础的先做起来,缺失率,均值,方差,;回归,
正则化
后期考虑
mong_1c18
·
2023-10-20 02:42
36 机器学习(四):异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习
文章目录异常值检测箱线图z-score保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2
正则化
的介绍api介绍------LinearRegressionapi
Micoreal
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2023-10-19 23:43
个人python流程学习
机器学习
算法
线性回归
唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)
1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5
正则化
3.
Yuezero_
·
2023-10-19 18:28
深度学习
逻辑回归
人工智能
决胜AI-深度学习系列实战150讲
第一章:深度学习必备基础知识点01.深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10:0104.超参数与交叉验证10:3005.线性分类9:3406.损失函数9:1707.
正则化
惩罚项
nmj2008
·
2023-10-19 18:24
其他
2022-04-08 多参数乳腺MRI中对比增强病变分类的放射学与卷积神经网络分析
通过使用L1
正则化
和主成分分析进行RA。CNN使用了34层的深度残差神经网络。所有算法还在一半数量的病
火石桥站站
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2023-10-19 04:21
绝境逆生
1.过拟合的解决办法2.L1/L2
正则化
3.特征如何降维(pcalda)4.pca和lda的区别5.GBDT,XGBOOST,RF,对XGB参数的理解(LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的
涛来涛去
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2023-10-18 21:32
各种损失函数详解
目标函数(ObjectFunction):是指最终需要优化的函数,一般来说是经验风险+结构风险,也就是(代价函数+
正则化
项)。2.常用的损失函数这一节转载自博客(1)0-1损失
城市郊区的牧羊人
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2023-10-18 12:57
机器学习之回归与聚类算法
回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合
正则化
岭回归分类算法
芒着可爱
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2023-10-18 07:36
机器学习
算法
sklearn
机器学习
机器学习基础之《回归与聚类算法(3)—线性回归优化:岭回归》
一、什么是岭回归其实岭回归就是带L2
正则化
的线性回归岭回归,其实也是一种线性回归。
csj50
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2023-10-18 07:01
机器学习
机器学习
Cross-View Regularization for Domain Adaptive Panoptic Segmentation域适应全景分割的交叉视图
正则化
(文章解读)
内容简介现有的大多数全景分割方法多为在有监督环境下进行,本次工作就在很少被关注到的无监督域适应设置下对全景分割方法进行研究。设计一个域自适应全景分割网络:CVRN,通过采用inter-taskregularization(ITR)和aninter-styleregularization(ISR)来解决域自适应的全景分割问题。具体来说,ITR利用实例分割和语义分割的互补性来规范其自训练。ISR采用在
曾老师不是逗
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2023-10-17 15:54
深度学习
机器学习
无监督学习
神经网络
图像识别
正则化
:L0 vs L1 vs L2
为什么
正则化
可以缓解过拟合?过拟合时,拟合函数的系数往往非常大。过大的权重会导致模型过多地学习到某些数据的个性特征,从而导致过拟合。
cherryleechen
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2023-10-17 11:45
Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$
正则化
后的梯度下降过程
Logistic回归和Softmax回归引入L2
正则化
后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2
正则化
后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2
正则化
后的梯度下降过程Logistic
早安不安
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2023-10-17 11:04
回归
机器学习
算法
【机器学习】逻辑回归
文章目录逻辑回归定义损失函数
正则化
sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归,是一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。
高 朗
·
2023-10-17 05:01
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习(5)——代价函数误差分析
训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的
正则化
项也是加在代
WarrenRyan
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2023-10-16 18:29
残差层
引言在VGG中,随着网络层数的增多,往往伴随着以下几个问题:计算资源的消耗(通过增加GPU来解决)模型容易过拟合(采集海量数据,使用dropout
正则化
)产生梯度消失和梯度爆炸(使用batchnorm)
LuDon
·
2023-10-16 08:37
浅谈从机器学习到深度学习
频率派有“四化”,如图所示,
正则化
有很多种,在损失函数后面加一个惩罚项,比如线性回归里面的L1和L2
正则化
,每个模型的
正则化
项不一定相同;核化用处非常多,常见的有kernelSVM,另外在降维也有用到,
江小北
·
2023-10-16 04:38
机器学习
机器学习
NNDL:作业3
在Softmax回归的风险函数(公式(3.39))中如果加上
正则化
项会有什么影响?(1)在Softmax回归的风险函数中加入
正则化
项会对模型的训练产生影响。
今天也是元气满满的一天呢
·
2023-10-15 16:45
pytorch
学习
人工智能
机器学习——学习路线
一、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化
正则化
Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失
Visual code AlCv
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2023-10-15 12:08
人工智能入门
人工智能
学习
"正则表达式“是字符检索公认的王者,Excel用户如何理解和使用【转载备查】
文章转载来源Excel—VBA实战应用案例汇聚节选
正则化
表达【传送门】常用的
正则化
表达筛选汉字:[\u4e00-u9fa5]筛选数字:[0-9]英文字母:[a-zA-Z]手机号码:^((13[0-9])
Wency(王斯-CUEB)
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2023-10-15 08:02
个人
正则表达式
机器学习入门(九):回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归
学习目录:线性回归:案例:波士顿房价预估(比较正规方程和梯度下降优化方法)使用正规方程优化:使用梯度下降优化:使用均方误差(MSE)评估模型好坏:总结:过拟合与欠拟合
正则化
类别:**L2
正则化
(常用):
【 变强大 】
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2023-10-15 05:37
机器学习
算法
机器学习
深度学习
逻辑回归
正则化
LR
机器学习】逻辑回归(非常详细)引用L1
正则化
与L2
正则化
L1相比于L2为什么容易获得稀疏解?参数模型和非参数模型SVM和Logistic回归分别在什么情况下使用?LinearSVM和LR有什么异同?
大鱼奔大江
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2023-10-15 01:21
机器学习-期末复习
3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充:K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用5.前向传播和反向传播6.神经网络整体架构7.神经元8.
正则化
和激活函数
whh_0509
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2023-10-14 22:19
机器学习
人工智能
线性代数
机器学习期末复习题及答案
87591530第一套一.单项选择机器学习把数据集分成训练集和(B)A.分析集B.测试集C.导入集D.备用集2.以下属于解决模型欠拟合的方法是©A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、
正则化
闫海南
·
2023-10-14 22:16
考试复习资料
机器学习
python
人工智能
第一章 机器学习导学
1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型
正则化
6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.模型选择12.模型调整1.3
麦兜儿流浪记
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2023-10-14 21:53
吴恩达深度学习笔记(31)-为什么
正则化
可以防止过拟合
为什么
正则化
有利于预防过拟合呢?(Whyregularizationreducesoverfitting?)为什么
正则化
有利于预防过拟合呢?为什么它可以减少方差问题?我们通过两个例子来直观体会一下。
极客Array
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2023-10-14 20:17
数据特征选择 | Lasso特征选择(Python)
其中,Lasso算法作为一种基于L1
正则化
的稀疏学习方法,能够通过对系数进行惩罚,实现对特征的筛选和压缩,进而达到降维的目的
算法如诗
·
2023-10-14 19:11
数据特征选择(DFS)
python
Lasso特征选择
机器学习算法进阶——回归算法
回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础:最小二乘、
正则化
、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类:Softmax回归回归实践
糖糖Amor
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2023-10-14 14:21
机器学习算法
2020-04-04
TransienceforRegularization遗忘
正则化
记忆的遗忘可能是大脑避免对环境的过度适应的手段,从而提高行为的灵
辰_123
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2023-10-13 18:14
2022-1-29第四章机器学习进阶--回归
其实就是目标函数)(目标函数要最小—梯度为0—驻点)(为何不可逆或防止过拟合可以增加扰动)概念:给定k个点,一定存在k-1次项方程式,通过这个K个点线性回归:出现过拟合(正则项:避免参数过大造成的过拟合):L2
正则化
YJF-NJU
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2023-10-12 23:23
机器学习
回归
算法
以数据为中心 的AI v.s. 以模型为中心的AI
所有在机器学习课程教的技巧都是为了这个目标:模型(神经网络,决策树等等),训练技巧(
正则化
,优化算法,损失函数等等),以及模型/超参数选择(还有模型融合,集成学习)
bluepomelo
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2023-10-12 21:31
数据园地
人工智能
机器学习
tensorflow2笔记:自定义模型(激活函数、初始化、
正则化
、约束、损失、模型、训练循环)
自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义
正则化
自定义
正则化
函数
正则化
约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自
起名大废废
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2023-10-12 16:39
tensorflow2
吴恩达深度学习第二门课第一周总结
吴恩达深度学习第二门课第一周总结一、梯度消失/爆炸及解决办法二、
正则化
方法先上目录:从目录可以看到第一周主要解决了两个问题:过拟合,预防梯度消失/梯度爆炸。现在分别来讨论并进行代码实现。
半个女码农
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2023-10-12 00:37
深度学习
神经网络
吴恩达深度学习
正则化
正则化
、dropout深层神经网络
--coding:utf-8--"""CreatedonSunSep3022:57:442018@author:ltx"""采用
正则化
的方法和随机删除节点都有助于防止模型过拟合。
星girl
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2023-10-11 23:43
《论文阅读》同情对话生成的知识桥梁 AAAI 2021
《论文阅读》同情对话生成的知识桥梁AAAI2021前言简介基础知识EmotionalDG和EmpatheticDG的不同外部知识最小最大
正则化
模型架构EmotionalContextGraphEmotionalContextEncoderEmotionalcontextgraphencodingEmotionalsignalperceptionEmotion-dependencydecoder
365JHWZGo
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2023-10-11 21:29
情感对话
论文阅读
共情对话
EDG
外部知识辅助
知识图谱
【深度学习】前馈网络和
正则化
一、前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)是最早发明的简单人工神经网络。【前馈网络理解:】给定一组神经元,我们可以以神经元为节点来构建一个网络。不同的神经网络模型有着不同网络连接的拓扑结构。一种比较直接的拓扑结构就是前馈网络。下图为简单的前馈神经网络图层表示:特点:①在前馈神经网络中,不同的神经元属于不同的层,每一层的神经元可以接受到前一层的神经元信号,并产生信号
Anchor_Jun
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2023-10-11 10:12
网络
深度学习
神经网络
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