机器学习中 L1 和 L2 正则化

最新推荐文章于 2024-10-09 12:04:42 发布
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分类专栏： 机器学习与深度学习
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降低过拟合的方法：

降低过拟合风险的方法

所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法，这些方法可能会以增大训练误差为代价。

  • 数据增强
    • 图像：平移、旋转、缩放
    • 利用生成对抗网络（GAN）生成新数据
    • NLP：利用机器翻译生成新数据
  • 降低模型复杂度
    • 神经网络：减少网络层、神经元个数
    • 决策树：降低树的深度、剪枝
    • ...
  • 权值约束（添加正则化项）
    • L1 正则化
    • L2 正则化

L1,L2正则化解释

  • 集成学习
    • 神经网络：Dropout
    • 决策树：随机森林、GBDT
  • 提前终止
每天五分钟机器学习：L1正则化和L2正则化有什么区别？
huanfeng_AI的博客
10-25 1879
正则化包含L1正则化和L2正则化，本文将介绍一下这两个正则化有什么不同？
机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？
data+scenario+science+insight
08-04 1045
机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？ 我们所说的正则化，就是在原来的loss function的基础上，加上了一些正则化项或者称为模型复杂度惩罚项。 结构风险最小化： 在经验风险最小化的基础上（也就是训练误差最小化），尽可能采用简单的模型，以此提高泛化预测精度。 L1和L2加入后的函数图像： L0范数 是指正则化项是参数矩阵W中非0元素的个数，也就是说希望W的大部分元素都是0，W是稀疏的。 由于L0正则项非连续非凸不可求导，难以找到有效解，转而使用L..
机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？
tiankong_的博客
02-15 3542
1.正则化的作用   机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易产生过拟合状态，故正则化的提出是为了一定程度上避免过拟合。比如，常见的L1和L2正则化。 2.正则化公式 L1： L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。 L2： L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。   它们的直观解释参照红色石头博客https://blog.csdn.n...
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别
Stand1210的博客
09-09 5887
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？ 正确答案: A D   你的答案: B C (错误) 使用L1可以得到稀疏的权值 使用L1可以得到平滑的权值 使用L2可以得到稀疏的权值 使用L2可以得到平滑的权值 使用L1正则后的权值更新规则多了一项 η * λ * sgn(w)/n，这一项 当w为正时
【机器学习】L1正则化L2正则化L1不可导
weixin_40420062的博客
06-20 609
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 L1不可导： 第二境界：知道上面的proximal mamping的如何推导出结论的分段函数 介绍一下上面的prox映射 proximal映射是关于函数h的一个映射 第三境界：知道proximal mapping在这里代表什么，知道如何...
【机器学习】L1与L2正则化原理及其适用场景
weixin_46564151的博客
03-05 1073
L1与L2正则化原理及其适用场景
机器学习中 正则化项L1和L2 解读
chenhepg的博客
10-19 376
@创建于：20211019 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项，常用的额外项一般有两种，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（实际是L2范数的平方）。 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正则化的模型叫做Lasso回归，使用L2正则
机器学习——L1正则化与L2正则化 区别
suyongcai1234的博客
03-18 471
L1正则化和L2正则化的区别 L1正则化 L1正则化又称Lasso正则化， 正则化项为 ： L2正则化 L2正则化利用二范数 正则化项 ： 共同点 二者都是为了防止过拟合，用来限制模型参数的参数空间 不同点 L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。 L2让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。所以L2适用于特征之间没...
机器学习稀疏之L1正则化
MyProgramingLife的专栏
01-22 7793
一、L1正则化 在L0 正则化中，通常我们有很多特征时， 这样在计算后验形式p(r|D) 有很大的复杂度。即使利用贪心算法，很容易陷入局部拟合情况。 其中一部分原因是因为 rj 特征是离散形式的， 这样造成目标函数的不光滑， 。 在优化领域中，通常的做法是对于离散的约束，我们通过松弛的方法来将其变为连续的约束。 我们可以在spike-and-slab 尖峰与平波模型中，通过在wj =0，
机器学习中L1正则化和L2正则化
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原来是肖哈哈的博客
04-12 1万+
1.L1和L2的区别 在机器学习中： - L1 normalization是指向量中各个元素绝对值之和，通常表述为,线性回归中使用L1正则的模型也叫Lasso regularization - L2 normalization指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为，线性回归中使用L2正则的模型又叫岭回归(Ringe regularization)。 也就是： L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数: 为x向量各个元..
机器学习 正则化l1怎么用_机器学习 第六章：正则化(含有笔记)
weixin_30531997的博客
12-23 381
目录：一、防止过度拟合二、代价函数三、线性回归正则化四、逻辑回归正则化一、防止过度拟合过度拟合问题：例如：那个用线性回归来预测房价的例子，我们通过建立以住房面积为自变量的函数来预测房价，我们可以对该数据做线性回归，以下为三组数据做线性拟合的结果：①第一个图我们用直线去拟合，这不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化应趋于稳定，或者越往右越平缓。因此该算法没有很...
【深度学习基础知识 - 38】L1正则化和L2正则化的区别
yanyuxiangtoday的博客
08-27 1885
概念 L1正则化就是在损失函数中加的正则化项为模型参数的L1范数。 L2正则化就是在损失函数中加的正则化项为模型参数的L2范数。 目的 通过在损失函数中增加权重正则化项，可以避免模型变得过于复杂或者说防止模型的参数过大，从而提升模型的泛化性能。 L1正则化和L2正则化的差异 加上L1范数容易得到特征的系数解，也就是很多参数为0，加上L2范数得到的特征解比较平滑，但是同样能保证解中接近于0的比较多。从倒数的角度来看，L1范数在零点处有个突变，也就是极小值点，因此很容易优化到这个极值点上。 博主会
L1和L2正则化的区别
最新发布
weixin_63681863的博客
10-09 598
惩罚方式：L1正则化对参数的绝对值惩罚，L2正则化对参数的平方惩罚。稀疏性：L1正则化会使一些权重变为零，产生稀疏性（特征选择）；L2正则化不会使权重变为零，但会使权重较小。适用场景：L1正则化适合在希望筛选出少量重要特征的情况下使用；L2正则化适合在所有特征都可能有贡献的情况下使用。
【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释
u014765410的博客
02-21 303
【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释
机器学习中L1和L2正则化详细解释
qq_38888209的博客
02-29 1006
机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？ L2正则化 L2 正则化公式非常简单，直接在原来的损失函数基础上...
机器学习面试必知：理解L1与L2正则化
Neekity的博客
02-23 596
需要最小化的总的误差函数为ED(w)+λEW(w)E_{D}(w)+\lambda E_{W}(w)ED​(w)+λEW​(w)前面的一项是我们一般所说的损失函数，后一项是正则化项。一般有 L1正则化：EW(w)=∣∣w∣∣1E_{W}(w)=||w||_{1}EW​(w)=∣∣w∣∣1​ L2正则化：EW(w)=∣∣w∣∣22E_{W}(w)=||w||_{2}^{2}EW​(w)=∣∣w∣∣...
GBDT如何做正则化?
杨森彬
08-08 1786
1 CART树的剪枝 2 设置步长η, 。参数：Shrinkage–>(0, 1] 即在每一轮迭代获取最终学习器的时候按照一定的步长进行更新。其中0<η≤1是步长，对于同样的训练集学习效果，较小的η意味着需要更多的迭代次数；通常用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。参数：Shrinkage 注：步长如何设置才能防止过拟合？ 因为较小的η意味着需要更多的迭代次数，防止过拟合就要稍...
L1和L2正则化的直观理解
ai543064193的博客
07-09 937
这部分内容将解释为什么L1正则化可以产生稀疏模型（L1是怎么让系数等于零的），以及为什么L2正则化可以防止过拟合。L1正则化和特征选择假设有如下带L1正则化的损失函数： J=J0+α∑w|w|(1)其中J0是原始的损失函数，加号后面的一项是L1正则化项，α是正则化系数。注意到L1正则化是权值的绝对值之和，J是带有绝对值符号的函数，因此J是不完全可微的。机器学习的任务就是要通过一些方法（比如梯度下降...
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