对正则化项L1,L2讲解

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#特征工程

博客指出使用lasso回归能够实现特征选择和降维，这在信息技术领域的数据处理和分析中具有重要意义，可帮助优化数据特征，提升后续分析效率。

使用lasso回归可以进行特征选择和降维。
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正则项L1和L2
Mrrunsen的博客
01-17 315
维基百科中给正则项做出了如下的解释，简单理解：正则项是通过添加信息来解决不适定问题（ill-posed）或者防止过拟合，其应用范围很广，包括数理统计、图像以及机器学习中。Note：不适定问题，可以简单理解为解可能不存在、不唯一或者不稳定​ 在机器学习中，在损失函数中添加正则项，目的是希望模型在拟合训练数据的同时，尽量使得到的模型尽可能简单，防止过拟合，其基本形式大都如下，ω∗arg⁡min⁡ω∑iLyifxi;
机器学习——L1范数充当正则项，让模型获得稀疏解，解决过拟合问题
qq_53142796的博客
04-17 1828
在讨论上面三个问题之前，我们先来看看什么是过拟合问题:假设我们现在买了一个机器人，想让它学会区分汉字，例如认定前5个字属于第一类，后5个字属于第二类。在这里，10个字是所有的训练的“数据”不幸的是，机器人其实很聪明，它能够把所有的字都“记住”，看过这10个字以后，机器人学会了一种分类的方式:它把前5个字的一笔一划都准确地记在心里。只要我们给任何一个字，如“揪”(不在10个字里面)，它就会很自信地告诉你，非此即彼，这个字属于第二类。
【深度学习】L1正则化和L2正则化
weixin_33908217的博客
02-21 334
在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩...
L1正则项极简例子
minfanphd的博客
07-10 738
L1正则项理解正则项动机物理含义例1 极端例子例2 一般情况 正则项动机 优化目标：min⁡J=J0+L=J(w)+α∣w∣\min J = J_0 + L = J(w) + \alpha |w|minJ=J0​+L=J(w)+α∣w∣ 其中，J0J_0J0​是指本身的最小化目标，它是关于www函数；LLL控制参数，避免过拟合。 物理含义 如图1所示，蓝色圆表示J0J_0J0​等值线（等高线），每往外多一个圈，其值就增加δ\deltaδ；黑色棱型表示LLL等值线，每往外多一层，其值就增加α\alphaα.
正则项L1,L2简单概念总结。
binqiang2wang
08-14 636
概念： L1表示权重当中各个元素的绝对值之和； L2表示权重各元素的平方和，再求平方根；（实际操作当中，一般添加一个平方，所以直观看一般直接各元素平方和） 作用： L1稀疏化权重矩阵。可以用于特征选择，一定程度也可以防止模型过拟合。 L2防止模型过拟合。 网上有一篇经典博客，想要相对详细了解的，可以点击观看。...
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
热门推荐
小平子的专栏
03-02 43万+
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\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做...
L1正则化和L2正则化讲解
Joker的博客
10-16 1万+
L1正则化和L2正则化讲解   在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。   L1正则化和L2正则化都可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中的一些参数进行限制，让参数在某一范围内进行取值。L1正则化的模型叫做LASSO回归，L2正则化的模型叫做岭回归。 LASSO回归公式 min12mΣi=1m(f(x)−y(i))2+λ∣∣w∣∣1min\fr
【ML】L1 和 L2 正则化解释、何时使用它们以及实际示例
sikh_0529的博客
07-31 1万+
最常用的正则化技术是 L1 正则化 (Lasso)、L2 正则化 (Ridge) 和弹性网络正则化。在实践中，L1 和 L2 正则化的组合（称为弹性网络正则化）通常用于利用这两种技术的优势，并在稀疏性和权重收缩之间找到平衡。请注意，这是从头开始的 L2 正则化的基本实现。因此，正则化技术和正则化参数的选择必须根据具体问题和数据集仔细选择和调整，以在模型性能的偏差和方差之间取得适当的平衡。值得注意的是，L1 和 L2 正则化之间的选择并不总是明确的，可能需要使用不同的正则化技术对模型的性能进行实验和评估。
Python机器学习 白话讲解 正则化惩罚L1与L2
HaLosec_Wei
06-26 1783
其中 为损失函数 为正则化惩罚项 假设存在两组隐藏层权重 W1=【1，0，0，0】 W2=【0.25，0.25，0.25，0.25】 可以看出：W1W2虽然loss值结果是一样的，但是很明显，W1更容易出现过拟合（在训练集表现优秀，在测试集表现十分差） 正则化惩罚项用于对权重参数进行惩罚 对于L2正则化， 正则化惩罚项(W1)=1^2+0^2+0^2+0^2=1 正...
正则化综述（L2\L1正则化、弹性网络正则化，数据增强、k折交叉验证、dropout、early stopping、injecting noise）
today__present的博客
03-15 5270
正则化综述（L2\L1正则化、弹性网络正则化，数据增强、k折交叉验证、dropout、early stopping、injecting noise）
L1和L2正则化
Mr_health的博客
07-11 2470
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L1，L2正则化
yeler082的博客
04-30 1219
一、概括： L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。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。我们知道，正则化的目的是限制参数过多或者过大，...
L1正则化的数学基础：解释与应用
AI天才研究院
12-31 1852
1.背景介绍 L1正则化，也被称为L1惩罚项或L1规范化，是一种常用的正则化方法，主要用于解决高维数据和稀疏特征学习等问题。在机器学习和深度学习中，L1正则化被广泛应用于线性回归、支持向量机、逻辑回归等模型中，以提高模型的泛化能力和稀疏性。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入解释和讲解： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实例和详细解...
【机器学习】L1、L2正则化项的理解及其在机器学习中的应用
敲代码的quant的博客
03-10 1998
文章目录经验风险和结构风险正则化项L1和L2正则化的作用REF 经验风险和结构风险 在机器学习任务中，常用损失函数（loss function）来衡量模型输出值f(x)f(x)f(x)和真实值Y之间的差异，如下面定义的损失函数：L(Y,f(x))=(Y−f(x))2L(Y, f(x)) = (Y - f(x))^{2}L(Y,f(x))=(Y−f(x))2若数据(X,Y)(X,Y)(X,Y)是服从...
L1和L2正则详解
journey_fan的专栏
12-15 1112
之前看过很多L1正则和L2正则分析的文章，也看了很多比较二者区别的文章，但始终没能总结成体系，写这篇文章的目的就是想总结一下关于L1正则和L2正则的分析。 正则化方法 (Regularization) 是机器学习领域中一种非常重要的技巧，它主要用来对权重系数加以约束限制，进而防止过拟合。数学上来讲，正则化即为在目标函数中加入对权值系数的约束。 首先说说使用正则化的场景： 变量较多或者样本...
机器学习笔记（二）L1，L2正则化
YoYoDelphine的博客
10-21 3971
2.正则化2.1 什么是正则化？(截自李航《统计学习方法》)常用的正则项有L1，L2等，这里只介绍这两种。2.2 L1正则项L1正则，又称lasso，其公式为：​ L1=α∑kj=1|θj|L1=\alpha\sum_{j=1}^{k}|\theta_j|特点：约束θj的大小，并且可以产生稀疏性[问题] : 为什么L1正则可以产生稀疏性？ 从图形上理解，L1正则的实质，相当于约束了θ的绝对值之和
正则化技术详解：L1、L2正则的数学原理与实现
海棠AI实验室
03-23 1746
在机器学习的旅程中，我们常常追求构建能够洞察数据本质、预测未来的模型。然而，模型并非越复杂越好，过度的复杂性往往会导致一个令人头疼的问题——过拟合。想象一下，一位学霸在考试前夜死记硬背了所有习题答案，结果考试时题目稍作变化就束手无策。机器学习模型也是如此，当它过度专注于训练数据的细节和噪声时，就会失去对新数据的泛化能力。
L1和L2正则化原理详解（图重要）
qq_43703185的博客
05-17 4267
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/82027474 正则化 是指在优化目标函数或代价函数是，在目标函数后面加上一个正则项。正则项通常有L1正则项和L2正则项。 1. L1正则  L1正则是基于L1范数和项，即参数的
机器学习中L1 L2正则化项(范式，惩罚项)
ac540101928的专栏
01-28 1万+
1. 什么是L1 L2？ 正则化项，范式，惩罚项是不同学科范畴的学者的不同叫法，具体如下： 在机器学习称作正则化； 统计学领域称作惩罚项； 数学界会称作范数。 L1范数：L1范数就是曼哈顿距离，向量中每个元素绝对值的和 L2范数：L2就是欧式距离，向量元素绝对值的平方和再开平方 2. 在机器学习中L1 L2起到的作用是？ 有如下比较普遍的解释： L1正则化：可以产生稀疏权值...
L1正则化论文
最新发布
03-27
L1正则化是一种广泛应用于机器学习和统计建模中的技术，其核心在于通过引入绝对值函数作为惩罚项来促使模型的部分权重系数趋向于零[^4]。这一特性不仅有助于减少过拟合的风险，还能够实现特征选择的功能，从而提高...
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