稀疏和L1正规化(Sparsity and Some Basics of L1 Regularization )

最新推荐文章于 2024-11-13 19:48:43 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文探讨了稀疏性在机器学习中的重要性，特别是在处理高维度数据时的优势。L1正则化的LASSO方法能够产生稀疏解，有助于降低计算量并提高模型的可解释性。通过直观解释和正交设计的特殊案例分析，展示了L1正则化如何通过软阈值操作产生稀疏解，而L2正则化则不具备这种特性。

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Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到：

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凸优化——Lasso
lyj2014211626的博客
01-22 6938
凸优化问题实例：LASSO 熟悉机器学习算法里面的线性回归或者逻辑回归的同学因该明白LASSO问题，其定义为： minβ∈Rpsubjectto∥y−Xβ∥22∥β∥1≤sminβ∈Rp∥y−Xβ∥22subjectto∥β∥1≤s LASSO是Tibshirani（对就是Tibshirani）在1996年JRSSB上的一篇文章上《Regression shrinka
[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 8018
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...
l1和l2正则
chivalry
04-29 7041
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-regularization/ Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到： Some current chal
Lasso算法理论介绍
slade_sha的博客
11-14 9万+
先讲一波过拟合： 均方根误差也叫标准误差，即为√[∑di^2/n]=Re，n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。 实际考虑回归的过程中，我们需要考虑到误差项， 这个和简单的线性回归的公式相似，而在正则化下来优化过拟合这件事情的时候，会加入一个约束条件，也就是惩罚函数： 这边这个惩罚函数有多种形式，比较常用的有l1,l2，大概有如下几种：
LASSO问题
m0_68491724的博客
10-26 150
LASSO问题的不可导项想用平滑近似的手段该用什么函数近似啊，求出来的解与原问题的解误差怎么看啊，原问题的话就直接用软阈值函数求导嘛 最近在研究基于平滑梯度的BI-level优化方法 现在把下层函数具体化了
在机器学习中运用 Lasso（最小绝对收缩和选择算子）、弹性网及组套索问题的全面分析与实践
qq_38334677的博客
07-16 3343
请记住，我是一个机器学习的学生，我的目标是分享我学到的知识，也希望从中获取到你们的反馈和建议。请注意，这篇文章只是对这些主题的一个入门级的介绍，如果你对这些主题感兴趣，我强烈建议你去查阅更深入的文献和资源，以获得更全面的理解。组套索是Lasso的一种扩展，它添加了一个对于特定组内的所有系数，或者是对所有系数应用某种惩罚的能力。其中，Y 为 n 维目标向量，X 为 n×p 维设计矩阵，β 为 p 维参数向量，λ 为非负的正则化参数，‖·‖2 和 ‖·‖1 分别为二阶和一阶的 Lp 范数。
l1_ls_matlab_L1正则化问题_正则化_
09-29
在计算机科学和信号处理领域，L1正则化（L1 Regularization）是一种常见的方法，用于解决线性回归、逻辑回归以及其他机器学习模型中的过拟合问题。标题"l1_ls_matlab_L1正则化问题_正则化_"表明我们将讨论如何在...
模型轻量化中的稀疏化（Sparsity）方法详解
最新发布
DuHz的博客
11-13 4388
稀疏化（Sparsity）是指在深度学习模型中通过将模型参数中的一些元素设为零来减少模型的计算量和存储需求，从而实现模型轻量化的目的。稀疏化不仅能有效地压缩模型，还能够加速推理过程，尤其是在硬件资源有限的设备上（如嵌入式系统或移动设备）。权重稀疏化和结构稀疏化。权重稀疏化通过直接修改模型的权重矩阵来实现，而结构稀疏化则通过删除神经元、通道或层等结构来实现。稀疏化指的是将模型中的部分权重、连接或特征设置为零的过程。一个稀疏模型大部分参数接近于零，只保留少数关键参数，从而大幅度降低了模型的存储需求和计算量。
L1 and L2 Regularization正则化损失函数
剥石榴
07-09 1568
In mathematics, statistics, and computer science, particularly in machine learning and inverse problems, regularization is the process of adding information in order to solve an ill-posed problem or to prevent overfitting.[1]
Linear least squares, Lasso,ridge regression
weixin_34404393的博客
02-18 514
1. Least-squares（最小二乘法）是最经典的机器学习算法，后续的大部分机器学习算法（包括题主提到的Lasso,ridge regression）都是在其基础上发展而来的。Linear model即，只要求得其参数，便可以得到自变量与因变量的映射关系。因此有监督回归的任务就是通过个成对的训练样本来求得学习模型的参数。 2. 最小二乘法是对模型的输出和训练样本的输出的平方误差为最小时的参数...
lasso的今世前身
宁静致远
01-24 5487
** lasso的今世前身**引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章[^footnote]由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。 简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。 茫茫变量中怎么遇见合适的它。 此处说明下我们为什么要
回归问题-Lasso回归
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07-21 13万+
Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)方法是以缩小变量集（降阶）为思想的压缩估计方法。它通过构造一个惩罚函数，可以将变量的系数进行压缩并使某些回归系数变为0，进而达到变量选择的目的。 正则化 正则化（Regularizaiton）是一种防止过拟合的方法。 ...
DOA_Lasso问题求解算法整理（1）
weixin_43283365的博客
03-20 1649
DOA_Lasso 梯度下降法
LASSO
翾昱
03-17 5871
Why What 和岭回归一脉传承，只是惩罚项有所变化。
LASSO 问题的近似点梯度法求解
眰恦
05-30 2005
对于 LASSO 问题，利用近似点梯度法进行优化。 该算法被外层连续化策略调用，在连续化策略下完成某一固定正则化系数的内层迭代优化。
DOA_Lasso问题求解算法整理（2）
weixin_43283365的博客
03-20 492
DOA_Lasso 次梯度下降法
Lasso-基本原理
weixin_44935198的博客
11-11 525
这篇文章主要介绍lasso模型基本原理，当然想要理解lasso还要了解正则化，主要内容如下： - 基本概念：输入空间、假设空间、目标函数 - 正则化的动机和含义 - 正则化的类型： - lasso - ridge - elastic - 求解lasso - lasso和稀疏性
线性回归相关面试题
weixin_44414593的博客
07-31 3382
0.其他人的博客 其他人的博客 1.线性回归要求因变量服从正态分布？ 线性回归要求因变量服从正态分布 2.LASSO和RIDEG相比较 添加链接描述
5328笔记 Advanced ML Chapter6-Sparse Coding and Regularisation
爱学习的大叔的博客
11-26 388
D是Overcompleteness过度完备的 R是Sparsity稀疏的 为什么要稀疏编码，我个人认识是让D尽可能的汇聚更多的信息，它就是一本字典，所以它的信息的超完备的，R是一种检索方式，越稀疏，检索的越快，就好像我们查字典，查一个词和查很多次，是不一样的。如果一个矩阵X分解成DR。那么一定是R很好的在D中查到X。 基向量一定是相互正交垂直的，两个基向量点乘为0. 原始向量可能存在向量共线的问题。基向量保证绝对不共线。稀疏编码就是让矩阵分解，使得该矩阵表达为基向量的线性组合。 D...
l1-magic工具箱：Matlab图像稀疏系数求解方案
l1-magic工具箱是一个基于MATLAB编程环境的软件包，它主要用于解决稀疏信号表示的问题。稀疏表示是指用尽可能少的非零系数来表示一个信号或图像，这一概念在信号处理、图像处理、压缩感知、机器学习等领域有着广泛的...
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