理解正则化（regularization）（贝叶斯角度还不清楚）

最新推荐文章于 2025-04-25 17:50:25 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-25 17:50:25 发布 · 1.3k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#正则化 #机器学习

正则化通过添加惩罚项防止过拟合，遵循奥卡姆剃刀原则。L1正则（Lasso回归）导致稀疏解，常用坐标下降法和LARS求解；L2正则（Ridge回归）抑制权重过大，可通过梯度下降等方法解决。
最低0.47元/天 解锁文章
【数学建模】BP神经网络贝叶斯正则化算法
06-27
采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中，样本数据可以采用如下MATLAB 语句生成： %输入矢量：； %目标矢量：randn(’seed’,78341223)；%T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P))；
L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练 BP 网络 matlab代码
12-16
L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练 BP 网络 matlab代码，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据
Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化
ZhangPY的专栏
09-28 3958
Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化 在统计学中有两个学派，一个是频率学派，另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数θ\theta是一个固定的值，而不是随机变量，只不过是不知道它的值而已；而贝叶斯学派则认为任何参数θ\theta都是一个随机变量，也有自己的概率分布。所以这两个学派分别形成了最大似
从贝叶斯角度深入理解正则化
热门推荐
Zxdon的专栏
01-13 2万+
一、正则化 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： 其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差。因为我们的模型是要拟合我们的训练样本的嘛，所以我们要求这一项最小，也就是要求我们的模型尽量的拟合我们的训练数据。但正如上面说言，我们不仅要保证训练误差最小，我们更希望我们的模型测试误差小
从贝叶斯角度理解正则化
sc2079的博客
11-19 3498
文章目录前言1.贝叶斯法则2.正则化项3.贝叶斯正则化第III层贝叶斯框架第II\text{II}II层贝叶斯框架贝叶斯正则化算法步骤参考资料参考资料 前言 上一篇：正则化 下一篇：贝叶斯正则化与提前终止法关系 1.贝叶斯法则 贝叶斯法则： P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​ P...
从贝叶斯角度看正则化
coszero的博客
11-24 1904
Regularization: A Bayesian point of view Introduction ​ 正则化(regularization)是防止模型过拟合(overfitting)的 有效方式之一。常用的正则化包括L1正则和L2正则，我们知道使用L1正则化的回归对应LASSO(最小绝对收缩选择因子)回归，使得参数稀疏化，倾向于产生稀疏模型，是一种嵌入式特征选择方法，其特征选择过程和学习...
python正则化调优_介绍一下正则化Regularization
weixin_35066076的博客
12-28 963
在看完大佬们写的几篇很有启示的文章后，链接：机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？​www.zhihu.comElasticNet回归及机器学习正则化_人工智能_曾时明月-优快云博客​blog.youkuaiyun.com以下为个人对正则化Regularization是what, how to apply, where its come from, and its code 的拙见。如果有理解的不对的地...
正则化（Regularization）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 836
正则化是机器学习和深度学习不可或缺的技术，核心是控制模型复杂度，防止过拟合。掌握基础理论：理解 L1、L2、Dropout 等方法的数学原理和几何解释。实践优先：通过代码实现正则化（如 PyTorch、TensorFlow），观察对训练和测试性能的影响。调参经验：尝试不同正则化强度和组合，记录实验结果。阅读文献：深入学习经典论文，如 Dropout 原始论文（Srivastava et al., 2014）或标签平滑相关研究。关注前沿。
【十一】贝叶斯统计正则化
禛的专栏
10-27 3826
本文介绍了《机器学习》课程第十一讲的内容，包括贝叶斯正则算法、在线学习算法及如何开发机器学习算法的内容。
Class 11：贝叶斯统计正则化
HaiYang_Gao的博客
11-09 504
L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练BP网络
03-18
这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的GDP预测.pdf
12-30
基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的GDP预测
斯坦福机器学习之贝叶斯统计正则化
baidu_15113429的博客
06-07 1141
为了解决过拟合和欠拟合，有两种对特征进行处理的方法，第一种是去除掉一些特征，另一种就是对降低特征的参数值，让不重要的特征提供很少的贡献，正则化法就是采用第二种方法。http://www.jianshu.com/p/7ed336956ea0
贝叶斯正则化在神经网络拟合中的通俗理解
薛定谔的盒子里没有喵
02-11 1万+
机器学习中防止过拟合的方法：3种 增加数据集 正则化<多用L2正则化> Dropout<深度学习中常采用的一种正则化方法> 这里简单解释一下Dropout方法：Dropout可以简单地理解为在DNNs训练的过程中，以概率P丢弃部分神经元，即：使得被丢弃的神经元输出为0。使用时要注意Dropout率的选择（0.01，0.25，0.5） 正则化：通过修
机器学习基础--贝叶斯与Ln正则化、核范数与rank
wydbyxr的博客
08-17 1225
频率派与贝叶斯派 　　1）频率派： 　　把需要推断的概率参数θ看做是固定的未知常数，即概率虽然是未知的，但最起码是确定的一个值，同时，样本X 是随机的，所以频率派重点研究样本空间，大部分的概率计算都是针对样本X 的分布；” 　　2）贝叶斯派： 　　认为概率参数是随机变量，而样本X 是固定的，由于样本是固定的，所以他们重点研究的是参数的分布。于是就有了先验概率和后验概率。 　...
贝叶斯方法与正则项
YoungGy的专栏
02-27 1401
从贝叶斯角度，正则项等价于引入参数$w$的先验概率分布。常见的L1/L2正则，分别等价于引入先验信息：参数$w$符合均值为0的拉普拉斯分布/高斯分布。
斯坦福ML公开课笔记11——贝叶斯正则化、在线学习、ML应用建议
雨石
01-19 1万+
本文对应ML公开课的第11个视频。前半部分仍然是讲学习理论的内容，后半部分主要讲述一些在具体应用中使用ML算法的经验。学习理论的内容包括贝叶斯统计和正则化(Bayesian statistics and Regularization)、在线学习(Online Learning)。ML经验包括算法的诊断(Diagnostics for debugging learning algorithms)、误差分析(error analysis)、销蚀分析(ablative analysis)、过早优化(prematu
学习理论-贝叶斯统计和正则化
哎呦喂的博客
04-11 4141
之前为了降低产生过拟合的可能性，我们从样本的所有属性中选取一部分属性集用以训练模型，这里介绍一种防止过拟合的不同的方法—正则化，这种方法会保留所有参数。
机器学习笔记之正则化(四)贝叶斯概率角度
静静的学习就好
04-07 611
上一节介绍了从权重衰减的角度描述正则化的本质，本节从贝叶斯概率的角度对正则化进行描述。
反向传播算法和贝叶斯正则化算法的区别
07-09
反向传播算法（Backpropagation）和贝叶斯则化算法（Bayesian regularization）是两种不同的机器学习算法，用于训练神经网络模型。它们的主要区如下： 1. 目标： - 反传播算法的目标是通过最小化损失函数来优化神经网络的权重和偏置，以使模型在训练数据上的预测误差最小化。 - 贝叶斯正则化算法的目是在训练数据上最小化损失函数的同时，通过引入先验分布对模型参数进行正则化，以避免过拟合并提高泛化能力。 2. 权重更新方式： - 反向传播算法使用梯度下降方法，根据当前权重和偏置的梯度更新它们的值。 - 贝叶斯正则化算法引入了先验分布，根据贝叶斯定理和后验概率对权重和偏置进行更新。具体来说，它使用最大后验估计（MAP）来估计参数，并在损失函数中加入正则化项。 3. 参数确定： - 反向传播算法中，模型的参数（权重和偏置）是通过反向传播计算得到的梯度进行更新的。 - 贝叶斯正则化算法中，模型的参数是通过先验分布和后验概率计算得到的。 4. 不确定性建模： - 反向传播算法通常不会提供关于模型预测的不确定性信息。 - 贝叶斯正则化算法能够提供关于模型预测的不确定性信息，因为它通过先验分布对参数进行建模，可以计算后验概率分布。 总的来说，反向传播算法主要关注优化模型的权重和偏置，最小化训练数据上的预测误差；而贝叶斯正则化算法除了优化模型参数外，还引入了先验分布对参数进行正则化，提供了不确定性建模的能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值