正则化问题——线性回归

最新推荐文章于 2025-04-20 23:32:20 发布
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分类专栏： 数据分析和机器学习
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版权

正则化

  • 我们期望找到一种 方法在线性回归中找到最合适的a，b的值
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

1 如果λ值大则认为正则化强度高

2 如果你认为模型太复杂就把λ设置大一点

3 如果认为模型过余简单就把λ设置小一点

4 如果λ值小则认为正则化强度较弱

  1. L1范数
    如果后面不加(a2 +b2) 而使用绝对值(|a|+|b|)
    L1范数得结果会 让 ，a，b得一些值变成0
    一般用来做特征提取
  1. L2范数
    如果后面不加(|a|+|b|) 而使用绝对值(a2 +b2)
    L2范数结果会让大部分坐标趋近于0

嵌拟合

  • 模型过于简单，无法反应数据的趋势。

过拟合

  • 模型过于复杂，为了表明当前数据规律把噪音考虑进去，把噪声当成一种规律。

机器学习

  • 期望找到一种平滑的规律
  • 线性回归只能拟合实值
正则化的线性回归 岭回归、Lasso回归
技术札记
05-27 732
文章目录概述岭回归效果Lasso回归效果线性回归效果 概述 正则化的线性回归 岭回归就是正则化的线性回归，线性回归容易出现过拟合，正则化是防止过拟合的常用方法。换句话说是修正后的最小二乘法。 线性回归的误差函数 f(w) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}{(y-y`)^2} 优化的误差函数是原来线性回归的均方误差上加上L2范数的惩罚项(修正项)，惩罚模型的复杂程度。 f(w) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}{(y-y`)^2}+\frac{1}{2}a*\
机器学习——线性回归、逻辑回归、正则化
qq_44425969的博客
12-15 593
有关线性回归，逻辑回归，岭回归和Lasso回归
线性回归正则化
qq_38120760的博客
09-02 3567
前面我们对线性回归已经有了一个基本认识，接下来我们探讨正则化。 首先对于只有一个特征的n个样本。。我们用直线去拟合效果如下。 发现拟合效果不好。 如果我们用二次曲线去拟合发现效果很好 这里有一个问题，我们明明做的是线性回归这里怎么是曲线？其实很简单,在这里我们只是把一个特征变成了两个特征。把低维映射到了高维就是线性的。（但是这里的特征并不是独立的）。 下面我们看看更高维的情...
线性回归之正则化（regularization）
最新发布
缘友一世的博客
04-20 998
还在为模型在训练集上表现完美却在测试集上一塌糊涂而烦恼吗？本文将带你认识机器学习中的"防过拟合神器"——正则化技术。我们将从基础概念出发，逐步深入探讨L1和L2正则化的原理、区别和应用场景，并通过生动有趣的Python代码示例展示它们在实际中的威力。无论你是机器学习新手还是想巩固基础的老手，这篇文章都能让你对正则化有更清晰的认识，并学会如何在项目中灵活运用这些技术。
线性回归的正则化
up_XCY的博客
01-17 1139
  正则化之后我们的代价函数增加了正则项发生了变化： 相应了我们的梯度下降算法也有了一点变化，由于惩罚项只对θ1.2.3...起作用，所以我们分离出θ0。并且由于增加了正则项，所以梯度下降过程也增加了一点尾巴（求偏导数的结果发生了一点变化）如下图： 化简之后你会发现，发生的变化就是没进行一次迭代，θ的值就会缩小你点点。   同理我们在使用正规方程求解的结果公式也发生了变化： 增...
3-线性回归-正则化
scar2016的博客
04-02 1233
1.过拟合和欠拟合通俗的意义： 1.1 过拟合：辛辛苦苦的把历年考试题目都做了一遍，答案都记住了，上了考场还是啥都不会，记住了很多以前题目的细节，却没把握知识的本质，最后对于新的题目还是懵逼的狠，这就是过拟合。总结：太过于注重细节而忽略了事物的本质，遇到新的问题表现非常差。 1.2欠拟合：历年考试题目都还没吃透，很多不会，上了考场，还是啥都不会，这就是欠拟合。总结：就是小伙太天真了，还没学会走路就想跑，会产生欠拟合现象。 2.正则化引入的原因： 假设有一个矩阵空间XN×P==>有N个样本，每个样本xi
线性模型——线性回归模型的正则化
As的博客
03-21 1251
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model,discriminant_analysis,cross_validation 加载数据 def load_data(): diabetes=datasets.load_diabetes() ...
机器学习——线性回归衍生(过拟合、正则化、岭回归和LASSO回归)
csdn_cc_try
09-08 1993
本文首先从正规方程的局限开始，先说明为什么会在线性回归中引入正则化，其中一个最重要的原因是过拟合，再从过拟合引入正则化，最后介绍在线性回归中加入不同正则化项的方法。
机器学习03——线性回归过拟合正则化 L1L2正则 岭回归 Lasso回归 弹性网络
逗创科技——逗创创的博客
04-02 1552
最小二乘回归中，目标函数只考虑了模型对训练样本的拟合程度： 原则上任意复杂的模型能完全拟合训练数据。我们称之为过拟合。 • 过拟合（ overfitting ）：过于复杂的模型与训练数据拟合得太好，但和测试数据拟合得不好。 • 欠拟合（underfitting）：过于简单的模型与训练数据拟合得欠佳（和测试数据自然也拟合得不好） 注意：线性回归中采用线性模型。而线性模型是很简单的模型，所以当特征维数...
学习机器学习四 回归模型——线性回归、L1正则化(Lasso回归)、L2正则化(ridge回归)
TOTOLOG的博客
08-12 2910
还记得什么是回归吗？回忆下回归就是连续的输出，分类是离散的。 回归模型一般分为：①线性回归——就是线性方程，类似为一元一次方程（y=wx+b），比如你的年龄； ②逻辑回归（类似为曲线方程） 线性回归 先来详细的学习下线性回归，线性回归就是回归模型中最简单的，就像一元一次方程（y=wx+b）是数学方程组中最简单易学的一样。假设我...
机器学习——线性回归demo
11-24
在这个"机器学习——线性回归demo"中，我们将深入理解线性回归的原理，并通过一个实际的编程示例来熟悉其在Python中的实现。 线性回归的基本思想是寻找一条直线（在一维情况下）或超平面（在多维情况下），使得数据...
机器学习（回归四）——线性回归-正则化
张连海
12-26 7521
普通的线性回归往往拟合效果不好，比如图形是曲线的形式，可以做一个多项式扩展，变到高维空间。也可以说多项式扩展能解决线性回归模型欠拟合的情况。但多项式的阶数如果太高，就会导致过拟合的情况，也就是训练集上特别好，测试集不太理想。 对于过拟合可以使用L1或L2来解决，也就是在J(θ) 的基础上把模型的复杂度加上，如岭回归。
Linear Regression/线性回归与正则化（Andrew Ng 机器学习 一 ）
AIGC | 智能洞察，创造未来
02-24 5711
线性回归 正则化 机器学习编程习题答案
吴恩达7.3：线性回归的正则化
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
09-09 340
对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。 正则化线性回归的代价函数为： Repeatuntilconvergence{Repeat until convergence \{Repeatuntilconvergence{ θ0:=θ0−a1m∑i=1m((hθ(x(i))−y(i))x0(i)){\theta_0}:={\theta_0}-a\frac{...
机器学习：线性回归和正则化
weixin_42231070的博客
09-04 846
线性回归和正则化 有空把理论证明补上，突然想起来写的，QAQ 有时候特征太多，会导致过拟合的现象，我们可以通过观察，手动减少特征的个数，去掉感觉上不重要的特征。我们也可以保留所有的特征，但是减少特征变量的数量级，来削弱其影响。 在线性回归中，代价函数一般选均方误差，是从极大似然估计推过来的，我们要让代价函数最小。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/yzheate...
正则化(线性回归)
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小星爷
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正则化这部分是结合统计机器学习的（李航）和吴恩达的机器学习视频写的，有什么不对的地方欢迎指出啊！当数据量少，特征也少的时候，我们训练的模型是欠拟合，这时候我们会通过交叉验证来弥补。 当数据量少，特征非常多的时候，容易出现过拟合，这时要通过正则化调整。1. 过拟合还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并
机器学习（二）线性回归与正则化项
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01-11 1149
这篇是接着我的前面的线性回归写的。之前说到为了抑制模型的复杂度，降低结构风险而在损失函数中引入了正则化项。一般情况下，正则化项有L1正则化项和L2正则化项。而线性回归损失函数通过引入其中的一个或者二者混合而衍生出了三种回归：岭回归、Lasso回归以及ElasticNet回归。 1.岭回归（Ridge回归） 　　岭回归是在一般线性回归损失函数的基础上加入了L2正则化项，控制了模型的复杂度。损失函
python数据分析从入门到进阶：线性回归和正则化
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