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.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization) 2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中...
L2 normalization 为什么能够降低过拟合? 假设 cost function 为: J(w,b)=1m∑ni=0(yi^−yi)2+λ2m∑Ll=1||w[l]||2F 其中: ||w[l]||2F=∑n[l−1]i=1∑n[l]j=1||wij||2 假定**函数使用:g(z)=tanh(z) 若使成本函数最小化... ...
即模型在训练样本数据上表现的很好,但在实际测试样本上表现的较差,不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用使用正则化,例如 L1 和 L2 正则化。 1. L1和L2的区别 在机器学习中, L1范数(L2 normalization)是指向量中各个元素绝对值之和,通常表述为 ,线性回归中使用L1正则的模型也叫Lasso r...
而如果加上 Weight Decay 项就能限制的任意增长,这也就能保证实际学习率的大小,因此在 BN 情况下,虽然 Weight Decay 的参数缩放功能貌似没用,但却能保证模型有个有效的实际学习率。 其实不光是 BN,基于相同的分析,LN (Layer Normali...
现在施加L2 regularization，新的损失函数（L+Cx2）如图中蓝线所示：最优的 x 在黄点处，x 的绝对值...
这里就需要再次回顾一下高等数学中求导公式 f(x+Δx)−f(x)Δx=f′(x) 不知道大家有没有想过分母为什么是Δx,实际上是由于分子两个f的参数相减得到的,那么类比我们就可以得到 f(x+x1)−f(x+x2)x1−x2=f′(x) 最终回到式 (5)
假设只有一个参数为w，损失函数为L(w)，分别加上L1正则项和L2正则项后有：数学求导分析：假设L(w)...
即模型在训练样本数据上表现的很好,但在实际测试样本上表现的较差,不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用使用正则化,例如L1 和L2正则化。1.L1和L2的区别在机器学习中,L1范数(L2normalization)是指向量中各个元素绝对值之和,通常表述为,线性回归中使用L1正则的模型也叫Las...
1过拟合 参考链接: 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些 Normalization方法:BN,LN 等L1与L2正则化的区别2线性回归优化方法 优化方法: 梯度下降法 最小二乘法...''(\theta)} θ:=θ−l′′(θ)l′(θ) 当θ是向量值的时候,θ XGBoost , XGBoost的目标函数多了正则项,使得学习出的模型更加不容易过拟...