L1与L2正则化的总结

最新推荐文章于 2020-12-08 12:13:26 发布
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分类专栏： 机器学习
常见的正则化方法以及L1，L2正则化的简单描述
2301_76846375的博客
09-09 2885
L1 正则化通过让一些权重趋向于零，从而减少不必要的特征，简化模型。L2 正则化通过让权重整体变小，避免某些权重过大，从而减少过拟合的风险。在实际应用中，L1 更适合做特征选择，而 L2 更适合处理权重过大的问题。有时我们可以结合两者的优势，使用 Elastic Net 正则化，兼具稀疏性和权重缩小的效果。L1 正则化对每个权重 www 的更新，在原有的梯度更新基础上，施加了一个与权重符号相关的减小量。简单来说，L1 正则化的惩罚项是权重 www 的绝对值，因此对不同符号的权重，影响也不同。
正则化的作用以及L1和L2正则化的区别
Lavi的专栏
08-21 3万+
0 正则化的作用 正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。 常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。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。 L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归。但是使用正则化来防止过拟合的原理是什么？L1和L...
合一算法求解
03-23
利用java.awt实现简单的合一算法，对合一的算法有简单的理解
L1与L2正则化总结
青天白鹭的博客
03-29 647
1.过拟合的基础概念： 首先，用一个例子来理解什么是过拟合，假设我们要根据特征分类{男人X，女人O}。 请看下面三幅图，x1、x2、x3： 这三幅图很容易理解： 1、 图x1明显分类的有点欠缺，有很多的“男人”被分类成了“女人”。 2、 图x2虽然有两个点分类错误，但是能够理解，毕竟现实世界有噪音干扰，比如有些人男人留长发、化妆、人妖等等。3、 图x3分类全部是正确的，但是看着这副图...
合一算法演示
03-16
简介:<br><br>本程序为朱福喜、朱三元、伍春香编著的《人工智能原理》（清华大学出版社）一书的关于合一算法的演示程序。<br>合一算法：文字L1和L2如果经过执行某个代换s,满足L1s=L2s，则称L1与L2可合一，s称为其合一元。<br>本程序可判断任意两个文字能否合一，若能合一，则给出其合一元。<br>1. 合一：文字1和文字2必须是有效的（目前没有对非法的文字做判别）；<br><br>2．谓词项中首字母为大写的为常量，小写为变量，函数名首字母应该为小写；<br><br>3．表格化：将文字表格化，为合一算法的基础算法。
用人话理解L1和L2正则化
langka9的博客
03-26 294
https://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/52433975
最一般合一算法
07-02
C++ 实现最一般合一算法，此代码还有些不完善，如有兴趣可共同探讨探讨
L1与L2正则化对比分析及其应用
09-22
内容概要：本文从多个视角分析了 L1 和 L2 正则化的特点和优势。其中包括通过数学推导和几何解释阐述了这两种正则化方法对于参数优化的具体效果，并通过不同先验概率分布讨论它们导致稀疏参数的能力，同时展示了实际...
L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法.pdf
07-10
L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 概述：L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法是一种机器学习算法，旨在解决逻辑斯蒂模型中的奇异问题。该算法通过引入L2范数正则化，解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程中的奇异问题，并...
L0、L1、L2正则化方法的详细解析
07-23
在机器学习领域，L0、L1、L2正则化是三种广泛运用的技术，它们的核心作用在于预防模型过拟合，提升模型的泛化性能。 L0正则化的定义是模型参数中非零参数的数量。它能有效防止过拟合，因为参数稀疏意味着模型结构...
机器学习 正则化l1怎么用_机器学习的基础实现（五）：权重衰减（L2正则化）...
weixin_42469169的博客
12-08 316
这一次主要介绍一个相对常见的应对过拟合的方法：权重衰减。当然，应对过拟合的最好办法是扩大有效样本，这一点尤其要注意。很多时候，没有什么办法比优化自己的样本数据集更加有效，机器学习做多了之后，有时我们常常过于重视调整损失函数，优化方法或者模型结构这些，而忽视了对原始样本的处理。回到本次的主题：权重衰减。权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。还有L1和L0范数，其中L2范数应对...
最优化方法：L1和L2正则化regularization
摩登都市天空---专栏
08-21 1万+
1. 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 ℓ1-norm和ℓ2-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Lasso回归，使用L...
深度学习笔记（十三）：L1、L2正则化
小熊猫的博客
08-28 2590
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。一般回归分析中回归w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理（限制） 范数         数学上，范数是一个...
L1距离和L2距离图像解释
qq_33626280的博客
03-04 3万+
L1距离和L2距离图像及公式 参数解释：其中I1和I2是p维向量，例如I1=[0， 1]，I2=[1， 0]。则p=2,d1(I1,I2) = 2, d2(I1, I2) = √2. 解释一下为什么L1距离图像为什么为正方形，而L2距离图像为圆 我们以二维空间为例：对于L1，他计算的是第一维差的绝对值加上第二维差的绝对值，可以想象成直角三角形的两条直角边的长度和。对于L2，他计算的是第一维差的平...
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
热门推荐
wepon的专栏
03-14 13万+
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
正则化及正则化项的理解
晚月明的博客
08-13 7万+
首先了解一下正则性（regularity），正则性衡量了函数光滑的程度，正则性越高，函数越光滑。（光滑衡量了函数的可导性，如果一个函数是光滑函数，则该函数无穷可导，即任意n阶可导）。 正则化是为了解决过拟合问题。在Andrew Ng的机器学习视频中有提到（详见http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html）。解决过拟合的两种方法： 方法一：尽
L1正则和L2正则的比较分析详解
Learning from the mistakes
09-20 4万+
感受 上次有个面试官问我l1正则和l2正则有什么区别，当时把我给问傻了，于是就回来找了资料写了这篇博客，我参照的是英文博客，吸取别人的长处，希望能帮助大家，如有错误或者需要补充的，欢迎指正，咱们共同进步   范数(norm） 数学上，范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和。简单一点，我们可以说范数越大，矩阵或者向量就越大。范数有许多种形式和名字，包括最常见的：欧几里得距离（E...
L1和L2正则化
韦人人韦
09-12 971
L0范数，L1范数，L2范数 L0范数是指向量中非0元素的个数。 如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话（正则项），就是希望W的大部分元素都是0。换句话说，让参数W是稀疏的。 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。 为什么要稀疏？ 特征选择(Feature Selection)： 稀疏规则化它能实现特征...
深度学习的实用技巧——L2正则化、Dropout正则化、梯度检验
夏鼎的博客
07-15 4822
1.深度学习应用是一个高度迭代的过程想要找到一个称心的神经网络结构，是一个循环往复的过程：idea——&gt;code——&gt;experiment——&gt;idea……超级参数的选择也是神经网络工程师关注的重要问题：#layers   ？#hidden units  ？learning rates  ？activation functions   ？因此，创建高质量的训练数据集、验证集和测试...
L1正则化与L2正则化
最新发布
08-01
### L1正则化与L2正则化的区别 在机器学习中，L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）是两种常用的正则化技术，用于防止模型过拟合。它们通过不同的方式对模型参数进行约束，适用于不同的场景。 #### 1. L1正则化（Lasso） L1正则化通过在损失函数中添加一个与权重绝对值成比例的惩罚项来实现正则化。其核心特点是能够生成稀疏的权重向量，即将某些特征的权重归零，从而实现特征选择。这种特性使得模型更具解释性和可解释性，并且有助于减少特征维度，提高模型的计算效率[^1]。 - **特征选择**：L1正则化有助于选择对预测目标具有重要影响的特征，使得模型更具解释性和可解释性[^2]。 - **稀疏性**：L1正则化倾向于生成稀疏权重向量，即将某些特征的权重归零。这有助于减少特征维度，提高模型的可解释性和计算效率。 - **鲁棒性**：Lasso正则化对于异常值和噪声具有一定的鲁棒性，可以减少其对模型的影响。 - **系数简化**：L1正则化可以导致模型的系数变得更加简单，易于解释和理解[^2]。 L1正则化假设权重 $ w $ 的先验分布为拉普拉斯分布，由最大后验概率估计导出。这是因为拉普拉斯分布的尖锐峰在零点附近，使得某些权重趋近于零[^3]。 #### 2. L2正则化（Ridge） L2正则化通过在损失函数中添加一个与权重平方成比例的惩罚项来实现正则化。其核心特点是将权重值平均分散在各个特征上，从而避免某个特征对模型的影响过大。 - **权重分布**：L2正则化倾向于将权重值平均分散在各个特征上，避免某个特征对模型的影响过大。 - **稳定性**：由于L2正则化对权重的惩罚是连续的，因此在权重变化时模型更加稳定。 - **抗多重共线性**：L2正则化可以有效处理特征之间的多重共线性问题，即当特征之间存在高度相关性时，L2正则化可以保持模型的稳定性。 L2正则化假设权重 $ w $ 的先验分布为高斯分布，由最大后验概率估计导出。这是因为高斯分布在零点附近较为平滑，使得权重不会过于集中[^3]。 #### 3. 适用场景 - **L1正则化适用场景**： - 当特征数量较多且存在大量不重要的特征时，L1正则化可以通过将这些特征的权重归零来实现特征选择。 - 当需要模型具有较高的可解释性时，L1正则化是一个更好的选择。 - **L2正则化适用场景**： - 当特征之间存在多重共线性问题时，L2正则化可以有效缓解这一问题。 - 当需要模型具有较高的稳定性时，L2正则化是一个更好的选择。 #### 4. 数学表达 L1正则化的损失函数通常表示为： $$ J(w) = \text{Loss}(w) + \lambda \sum_{i=1}^{n} |w_i| $$ 其中，$\lambda$ 是正则化参数，控制正则化的强度。 L2正则化的损失函数通常表示为： $$ J(w) = \text{Loss}(w) + \lambda \sum_{i=1}^{n} w_i^2 $$ 其中，$\lambda$ 同样是正则化参数，控制正则化的强度。 #### 5. 代码示例 以下是一个使用Scikit-learn库实现L1和L2正则化的简单示例： ```python from sklearn.linear_model import Lasso, Ridge from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成随机数据集 X, y = make_regression(n_features=10, noise=0.1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # L1正则化（Lasso） lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) print("Lasso Coefficients:", lasso.coef_) # L2正则化（Ridge） ridge = Ridge(alpha=0.1) ridge.fit(X_train, y_train) print("Ridge Coefficients:", ridge.coef_) ``` 在这个示例中，`Lasso` 和 `Ridge` 分别用于实现L1和L2正则化。通过调整 `alpha` 参数，可以控制正则化的强度。
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