AI：机器学习的正则化 (Regularization）

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分类专栏： Machine Learning Python 文章标签： 机器学习 深度学习 正则化 Regularzation
于 2021-01-01 08:57:00 首次发布
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机器学习：正则化 (Regularization）

先一波总结：

  • 为什么要正则化：让模型不要过于依赖样本数据
  • 正则化主要思想：降低模型的复杂度
  • 正则化主要目的：防止模型过拟合
  • 正则化实现思路：最小化损失Loss+ 最小复杂度
  • 正则化终极目标：提升模型泛化Generalization的能力

在这里插入图片描述
图自台湾大学林轩田老师 Machine Learning Techniques （机器学习技法）

那么正则化是啥，为什么需要正则化?：因为要让AI模型不过于信赖样本数据，否则是不是就不能好好学习了，

举个栗子，比如让模型小A备考一个考试，学习过程他每天过于研究历年真题，真题固定题型完全不在话下，学到只会做真题，那么真正考试中出现新题型，悲剧 ， 不会了，这里也是一样。这时候老师就说了，小A要使用正则化方法，平衡真题学习力度，做到既研究好真题，又不只限于真题。。。嗯 好像老师真这样说过。。

所以说Regularization 本质上是防止模型过拟合

正则化

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【机器学习正则化技术】HyperNets：Hypernetworks: A Generalized Approach to Regularization
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无论线性回归，还是逻辑回归，都需要对假设函数进行设定。而假设函数的设定，将影响到预测结果的准确性。因此，如何判断假设函数是否合适，以及如何修改假设函数将变得十分重要。本文，我们将记录假设函数的正则化。在记录的过程当中，将涉及以下概念。 （1）过度拟合，overfitting （2）欠拟合，underfitting （3）正则化，regularization （4）惩罚项（或正则化项），pe...
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转载自： https://www.zhihu.com/question/20924039 觉得讲的很不错
美食高德地图 微信小程序代码
06-13
美食高德地图微信小程序是一款结合了地图服务和本地生活信息的应用，它整合了高德地图的精确导航功能，帮助用户在微信小程序中搜索周边的餐厅、美食店、小吃等，提供详细的地址、营业时间、用户评价等信息，方便用户随时随地找到美食去处。 在微信小程序的代码层面，美食高德地图可能会使用微信小程序提供的API，如`wx.geolocation`获取用户位置，`wx.request`发送网络请求获取美食数据，以及`wx.openLocation`引导用户导航。开发者需要了解微信小程序的开发框架，如WXML（描述页面结构）、WXSS（编写样式）、JS（处理逻辑）以及数据管理（可能使用小程序的数据缓存和云数据库）。
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