机器学习第六课part1(最小二乘,L1,L2正则)

最新推荐文章于 2024-07-01 16:07:26 发布
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分类专栏： 机器学习课程笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/akon_wang_hkbu/article/details/77503725
本文探讨了最小二乘法的基本原理及其推导过程，并介绍了L1与L2正则化方法在防止过拟合方面的应用。同时，文中还涉及了通过SVD求解回归参数的技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

从高斯分布到最小二乘

最小二乘法的推导


一个矩阵乘以它的转置后的矩阵是半正定.


L1,L2正则



SVD求回归的参数θ






机器学习-算法背后的理论与优化(part6)--正则化的优缺点
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11-05 1405
学习笔记，仅供参考，有错必究 正则化的优缺点 前面谈到了大量正则化带来的好处，包括让算法模型尽快收敛稳定、作为特征选择的手段、更好的防止过拟合等。 但是，某些正则化也会带来计算复杂性。以经典的回归正则化中的L1L_1L1​和L2L_2L2​正则化举例，在最优化求解方面，L2L_2L2​具有多次可导的特性，可以使用衍生的共扼梯度(PCG)和衍生的牛顿算法(L-BFGS)。而L1L_1L1​由于二次不可导，就没有那么简单了，通常要使用一些近似的替代算法(Surrogate)来逼近不可导的部分，如CDN算法，O
机器学习-算法背后的理论与优化(part5)--结构风险最小(下)
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ℓ2constrained least squares In the simple least squares, noisy samples may lead to overfitting learning output. Therefore, it is rational to constrain the space of para...
图解机器学习-------各种最小二乘
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机器学习-基础算法最小二乘回归
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04-28 588
线性回归——最小二乘回归 统计回归方法之一，通过最小化误差的平方进行最佳匹配。 如图 设一元线性函数为y=a0+a1x 则有y'=a0+a1x+ε，其中y为真实值，y‘为预测值，a0为截距，a1为斜率，ε为误差 若使真实值与预测值相差最小，即使∑ε最小，有min∑ε 这里我们考虑如下情...
全面讲解最小二乘法
bulletstart的博客
08-07 992
常见的最小二乘法我们就不多说了，下面主要介绍一下最小二乘法的一些先进方法。
03、最小二乘法和正则化
weixin_40118989的博客
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中国海洋大学机器学习期末复习 Part2
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机器学习-算法背后的理论与优化(part4)--结构风险最小(上)
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参考Andrew Ng 公开课的推导一些公式trA=∑ni=1AiitrA=\sum_{i=1}^nA_{ii} trAB=trBAtrAB=trBA trABC=trCBA=trBCAtrABC=trCBA=trBCA trA=trATtrA=trA^T if a∈Ra\in R, tra=atra=a ∇AtrAB=BT\nabla_AtrAB=B^T ∇AtrABATC=CAB+C
Lasso Regression||Ridge Regression||正则化||范数L1、L2||最小二乘关系详解
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