正则；Regularization and variable selection via the elastic net；高斯分布与L2正则；MLE-MAP-贝叶斯估计

于 2020-06-23 15:09:04 发布
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分类专栏： Machine Learning
原文链接：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96
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正则化 (Regularization)
SuperAGI2025
02-04 1168
正则化 (Regularization) 关键词：正则化,过拟合,欠拟合,模型优化,深度学习,机器学习 1. 背景介绍 1.1 问题由来 在机器学习和深度学习中，过拟合（ov
机器学习（六）——l1，l2 正则化以及Elastic-Net
qq_41386300的博客
08-10 1348
1. Ridge Regression 上图的公式 +后面是惩罚项，用来保证泛化能力的；+ 前面是我们的损失函数，用来保证我们的拟合效果的，而α是一个参数，用来让你决定更看重正确性还是泛化性，|| | |这个代表加和，即w0+w1+… 对于泛化性和正确性的评估： 当我们有数据时，把它分为两部分，训练集和测试集，一般训练集比较多 正确性：通过模型对训练集里的数据求一下正确性，看拟合程度怎么样 泛化...
Regularization and variable selection via the elastic net.pdf
03-12
Regularization and variable selection via the elastic net.pdf
sklearn文档 — 1.5. 随机梯度下降
quliulangle的博客
08-02 2344
随机梯度下降(SGD) 是一个既有效又简单的方法去用于在诸如（线性）支持向量机 和 Logistic回归中，"凸"代价函数下的线性分类器的辨别学习。尽管 SGD 已经在机器学习社区存在了很长一段时间了，但是在最近的大规模学习的浪潮下它还是得到了很多人的关注。 SGD 已经很成功的应用在了大规模下和稀疏机器学习问题上，主要是用于进行文本分类和自然语言处理。对给定一个稀疏的数据，（Sklear
MATLAB经典代码实现---LASSO和Elastic net
qq_35667901的博客
04-10 1万+
作为正则化约束或者变量稀疏筛选相关领域的经典分析方法，最小绝对收缩和选择方法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）和弹性网络（Elastic net）已被广泛应用到各行各业，其中较为常见的有食品、化工、医药及通信行业，两种的基本思路是在最小二乘的基础上添加变量约束实现特征筛选或变量稀疏。 （注：前期认...
闲话Variable Selection和Lasso
h_l_dou的博客
01-18 2086
原文：https://www.wengbi.com/thread_80323_1.html 闲话Variable Selection和Lasso 最近在看变量选择（也叫subset selection），然后来总结一下，想到哪写到哪的随意风格（手动微笑）。[11,12,13]是主要参考的综述文章。 Boosting 和 Stagewise Regression 嗯，我也很惊讶为什么这个Las...
LASSO, sparse group LASSO, elastic net
xiaoxixi1918的专栏
01-20 2203
LARS: efficient algorithm to solve lasso Least angle regression elastic net: in case of collinear dictionary atoms, it will pick collinear atoms together, or drop them together. Regul
tikhonov-dev_tikhonov正则化；高斯-牛顿迭代_
10-03
Tikhonov正则化与高斯-牛顿迭代的结合，即INVGN（Inverse with Tikhonov Regularization using the Gauss-Newton method），是解决非线性最小二乘问题时的常用策略。它利用高斯-牛顿法的高效迭代特性，同时通过...
tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合方式
09-16
与L1正则化（L1 Loss）不同，L2正则化会使权重向量的元素趋向于较小但非零的值，形成一个连续的分布，而不是产生稀疏解。L1正则化则倾向于产生稀疏权重，某些特征的权重会完全变为0，因此在特征选择上有一定优势，但...
lasso variable selection
10-17
Zou & Hastie(2005) 301-320 Regularization and variable selection via the elastic net.pdf
[机器学习]Lasso，L1范数，及其鲁棒性
小白
11-23 7376
前言：本文包括以下几个方面，1. 介绍Lasso，从最初提出Lasso的论文出发，注重动机；2. L1和L2范数的比较，注重L1的稀疏性及鲁棒性；3. 从误差建模的角度理解L1范数1. lasso最早提出Lasso的文章，文献[1]，已被引用n多次。注：对于不晓得怎么翻译的英文，直接搬来。1) 文献[1]的动机：在监督学习中，ordinary least squares(OLS) estimate...
fetch_20newsgroups 数据集导入失败
xiaotian127的博客
02-09 5722
1、可以尝试直接从网站*（ http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-bydate.tar.gz）上下载，然后在放入C:\Users\(你的user_name)\scikit_learn_data\20news_home目录下； 2、Python下载的文件叫20new-sbydate.tar.gz，自己下载的叫20newsbydate.tar.gz，...
【Python】代码实现TF-IDF算法将文档向量化（os.listdir()）
○( ＾皿＾)っHiahiahia…的博客
05-29 1339
所用数据为经典的20Newsgroup数据 数据集链接：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/（比较慢，建议采用Science上网等其他方法下载） 直接上完整代码： # -*- coding: utf-8 -*- import os import math import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def TF(wordSet,split):
使用sklearn和tf-idf变换的针对20Newsgroup数据集做文本分类
Type真是太帅了
01-02 2536
20News数据集：包含了20种不同类型新闻的文档组合。下载地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ （虽然才15M但是下了N久，最后发现不用下载anaconda还要在自动下一遍） 首先import进来数据集，并使用subset='test'或'train'从数据集里得到训练集和测试集。 导入Tfidfvectorizer用来对数据集和测试集进行向量空...
20 Newsgroups数据集介绍
imstudying的博客
09-07 3万+
20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。
一些变量筛选方法——5、真实数据与总结
Kanny
05-22 3万+
这里使用两个真实数据进行前面所述方法的应用。 真实数据 在实际数据运用中，针对高维和超高维数据的情况，算法该如何使用？如何实现？这里我们使用两组数据，一组是课本中提到的Hitters数据，另一组是自己搜索整理而出的土耳其新闻数据。前者是数十维，后者则是上千维。 课本Hitters数据 课本中的案例实验是以Hitters数据为例，这里进行重现。 数据简介 这个数据集取...
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
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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
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