机器学习——交叉验证（validation）和正则化（Regularization）

最新推荐文章于 2024-10-21 21:14:16 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45802081/article/details/115437918
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交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集分为训练集和测试集来防止过拟合。正则化是通过添加惩罚项来限制模型复杂度，增强模型的泛化能力，避免在训练过程中出现过度拟合。L1和L2正则化是常见的正则化技术，它们分别通过对权重向量的元素绝对值和平方和进行惩罚，从而达到稀疏化和平衡模型复杂度的目的。

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交叉验证

其实就是讲数据集分成训练集和测试集，这是最简单的交叉验证。
学习链接：https://www.zhihu.com/question/39259296
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40475450/article/details/80578943

正则化（Regularization）

正则化是为了防止过拟合， 进而增强泛化能力
https://blog.youkuaiyun.com/zwqjoy/article/details/79806989
https://www.zhihu.com/question/20924039
https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html
向你的模型加入某些规则，加入先验，缩小解空间，减小求出错误解的可能性。
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机器学习——正则化代码
起个名字真难的博客
03-23 3501
这次以Logistic回归作为基础，将再次复习Logistic回归，对Logistic回归将有更深的理解。通过对比未进行正则化的Logistic回归与正则化的Logistic回归在相同数据集上的表现来理解正则化缓解过拟合现象的作用。 首先，我们导入这次实验所需要使用的Python库，以及辅助函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from utils import * 实际应用中容易出现过拟合，其原因则在于模型已经足够复杂，但是我们往往
AI学习指南深度学习篇-权重正则化（Weight Regularization）简介
俞兆鹏的博客
10-01 2791
权重正则化是一种在训练机器学习模型时加入额外约束的技术，目的是限制模型的复杂性。算法通过在损失函数中增加一个正则化项，使得模型学习的权重（参数）不会过大，从而防止模型对训练数据的噪声进行过度拟合。常见的权重正则化方法主要包括L1正则化、L2正则化以及它们的结合——Elastic Net正则化。本文深入探讨了权重正则化在深度学习中的重要性和相关实现。无论是L1、L2还是Elastic Net正则化，它们都为提高模型的泛化能力和防止过拟合提供了解决方案。
正则化和交叉验证
舒晴的博客
03-05 1073
正则化 简介 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。 方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。 High Bias（高偏差）就是欠拟合，High Variance（高方差）就是过拟合。 在损失函数上添加了正则化项，可以对模型中的参数进行约束，从而降低模型的过拟合程度。正则化项一般是模型复杂度的...
正则化、交叉验证、
最新发布
weixin_43899239的博客
10-21 592
在没有正则化的情况下，模型可能会学习到权重非常大的特征，这可能导致模型对训练数据中的噪声过于敏感。在实际应用中，正则化项的强度通常通过一个超参数（如C或λ）来控制，这个超参数需要通过交叉验证等方法来调整，以达到最佳的正则化效果。：某些正则化技术（如L1正则化）可以推动一些权重变为零，从而实现特征选择的效果，即模型只保留最重要的特征。：正则化可以改善模型的数值稳定性，特别是在特征缩放不当时，它可以防止模型对特征的微小变化过于敏感。：正则化通过惩罚过大的权重值来减少模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。
机器学习——正则化与交叉验证
weixin_30636089的博客
05-05 264
0正则化 　　模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或惩罚项。正则化一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越越复杂，正则化的值就越大，比如，正则化项可以是模型参数向量的范数： 　　其中，第1项是经验风险，第二项是正则化项，a>=0为调整两者之间的关系函数。 　　正则化项可以取不同的形式。例如，回归问题中，损失函数是平方损失，正则化项...
机器学习之Validation（验证，模型选择）
热门推荐
HuangQinJian
02-08 1万+
对于机器学习的模型选择来说，即使只是对于二元分类，我们已经学习了很多方法，比如PLA，LR等；很多学习算法都是可迭代的，需要决定迭代次数；你可能还需要决定每一次迭代走多大，例如梯度下降；或者有很多的转换可以选择，例如线性、二次等；同时规则化又有很多的选择L1，L2；再来规则化到底要加多强的λ\lambda。况且这些选择是组合起来的，某种程度上来说是组合爆炸的，那么我们怎么做出正确的选择？ 　　那么对
正则化与交叉验证
Datawhale
08-02 1676
基本概念 两种常用的模型选择方法： 正则化与交叉验证。 正则化 模型选择的典型方法是正则化（regularization） 。 正则化是结构风险最小化策略的实现， 是在经验风险上加一个正则化项（regularizer） 或罚项(penalty term)。 正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数， 模型越复杂， 正则化值就越大。 比如， 正则化项可以是模型参数向量的范数。 第1项的...
机器学习——正则化（Regularization）
weixin_37861936的博客
12-17 3669
1、欠拟合与过拟合 欠拟合 模型不能很好的描述数据，不具备足够的灵活性来适应数据的左右特征 模型在验证集的表现与在训练集的表现类似，都不理想 过拟合 模型具有足够的灵活性近乎完美地适应了数据的所有特征，但过多地学习了数据的噪音，在适应数据所有特征的同时也适应了随机误差 模型在验证集的表现远远不如在训练集的表现 图片来源于：https://www.cnblogs.com/jianxinzhou...
【AI知识点】正则化（Regularization）
AI完全体
10-06 1450
正则化（Regularization） 是机器学习中防止过拟合、提高泛化能力的重要工具。通过限制模型的复杂度，正则化能够帮助我们构建在新数据上表现更好的模型。常用的正则化方法包括 L2 正则化（Ridge 回归）、L1 正则化（Lasso 回归）和 Elastic Net，它们适用于不同的数据场景和模型需求。
[机器学习速成课程] 稀疏性正则化 (Regularization for Sparsity)-学习笔记
qq_20039347的博客
03-20 7991
稀疏性和 L1 正则化学习目标：计算模型大小通过应用 L1 正则化来增加稀疏性，以减小模型大小降低复杂性的一种方法是使用正则化函数，它会使权重正好为零。对于线性模型（例如线性回归），权重为零就相当于完全没有使用相应特征。除了可避免过拟合之外，生成的模型还会更加有效。L1 正则化是一种增加稀疏性的好方法。导入，跟之前一样import math from IPython import display...
正则化 和 交叉验证
shiyueyue0822的博客
03-05 1003
正则化项的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型，防止过拟合，提升模型泛化能力（generalization ability）。PS: 泛化能力：学习模型对未知数据的预测能力称为泛化能力正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值越大。经验风险较小的模型可能比较复杂，含多个非零参数，于是第2项正则化项就会较大。正则化的目的就是为了选择经验风险与模型复杂度同时都比较小的模型。正...
特征缩放、交叉验证、拟合、正则化概念
xiaoming1999的博客
10-27 327
特征缩放
正则化 与 cross validation
赤赤吃吃喝喝
07-09 325
在所有机器学习的问题上都要采用以下方法 Overfitting: 得到的模型随着训练轮数或者别的超参数的改变，在 training data 上的错误率肯定是越来越低的。但是这么做会出现overfitting的情况。 为了解决这个情况，从 training data 中分出来一个 validation set。在每次训练之后，看一下在 validation set 上的表现。如果在train...
机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记15 --- Validation
sdu_hao的博客
10-18 602
课程主页 课程视频和PPT 上节课我们主要讲了为了避免overfitting，可以使用regularization方法来解决。在之前的上加上一个regularizer，生成,将其最小化，这样可以有效减少模型的复杂度，避免过拟合现象的发生。那么，机器学习领域还有许多选择，如何保证训练的模型具有良好的泛化能力？本节课将介绍一些概念和方法来解决这个选择性的问题。 目录 1. Model Sele...
机器学习笔记-Validation
XuShuai
01-03 7491
可以使用regularization来避免overfitting的发生。监督机器学习问题可以概括为：在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。Regularization的具体做法是我们不只是专注在最小化EinE_{in}上，而是在EinE_{in}上加上一个regularizer，将得到的augmented
机器学习基石------validation
一只小包子的博客
11-30 422
核心目的：如何选择一个Eout最小的模型 可能的选择方式： 1.选择一个Ein最小的模型 问题：对于越复杂的模型 模型的拟合能力就越强 如果单单把Ein作为选择的评判标准 那么相对于复杂模型简单模型永远不会被选到；同时这样不加正则一定会比正则好 因为不加正则就是单纯最小化 Ein 会overgitting 转化思路 不使用Ein 而是使用Evalidation 此时最重要的是validation...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记15 -- Validation
红色石头的专栏
06-02 6063
我的优快云博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！ 上节课我们主要讲了为了避免overfitting，可以使用regularization...
机器学习之正则化
qq_35240204的博客
07-20 6306
1 正则化 正则化（regularization）是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项（regularizer）或罚项(penalty term)。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。 正则化一般具有如下形式： 其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，λ是调整经验风险和正则化间的系数，称为正则化系数。 正则化项可以取不同的......
模型选择的方法——正则化与交叉验证
qq_16608563的博客
04-04 3704
在典型的机器学习应用中，为进一步提高模型在预测未知数据的性能，还要对不同的参数设置进行调优与比较，该过程称为模型选择，指的是针对某一特定问题，调整参数以寻求最优超参数的过程。 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。 学习算法的期望预测为（学习不变，模型参数不变，期望是针对数据集而言的，同样的算法不同的数据集）f(x)=ED[f(x;D)]]f(x)=E...
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