机器学习系列（3）： 几分钟了解正则化及python实现

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#正则化 #深度学习 #机器学习 #dropout #L2L1范数

本文介绍了机器学习中的正则化技术，包括L2范数、L1范数和dropout，阐述它们如何防止过拟合，并通过Python实现示例。在足球比赛数据预测任务中，展示了正则化对提高测试集预测准确性的效果。

“ 咦？训练集上的表现很不错，测试集和开发集怎么就下降了？有请正...正...正则化，这里是机器学习系列第三篇，带你走进正则化，了解一下它是如何改善网络性能的吧。(文末有彩蛋哦)”

 

图片挂了，大家移步以下链接

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTY1NDM3MA==&mid=2247483763&idx=1&sn=17b63b559ed0b6d22c3f59876467510a&chksm=fd86087ecaf181687998627eb5b175003e0b37c44e3f50827bc565ffdc24c2281d0e267929ff&token=255604471&lang=zh_CN#rd

                                                                                         

                                                         01 导言

 

深度学习可能会存在过拟合问题，也即有比较高的方差（variance），导致深度网络不能很好的泛化，针对这个问题，我们可以有不同的解决方式，比如采用正则化、增加数据集、减小网络规模、改变网络架构等，这个主题我们将讨论正则化。

申明

本文原理解释和公式推导均由LSayhi完成，供学习参考，可传播；代码实现的框架由Coursera提供，由LSayhi完成，详细数据和代码可在github中查询.

https://github.com/LSayhi/DeepLearning

微信公众号：AI有点可ai

                                                      

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python的正则化表达入门
Cas
12-21 2557
python的正则化表达非常的强大这里转载一篇别人写的很好的入门文章。 https://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/5885073.html
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