深度学习入门（十一）权重衰减前言权重衰退1 使用均方范数作为硬性限制（不常用）2 使用均方范数作为柔性限制3 演示对最优解的影响4 参数更新法则5 总结代码演示(从零实现)1 初始化模型参数2 定义L2范数惩罚3 定义训练代码实现4 忽略正则化直接训练5 使用权重衰减代码演示（简洁实现）小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘权重衰退最常见的处理过拟合
1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
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2024-04-23 18:47:36
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1、L2 正则化与权重衰减系数L2 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数 w 的平方的和，除以训练集的样本大小 n。λ 就是正则项系数，权衡正则项与 C0 项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2。 1/2 经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个 2，与 1/2
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2024-04-23 10:53:25
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文章来自Microstrong的知乎专栏，仅做搬运。原文链接1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中 代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集
很多站长朋友在衡量网站质量的标准主要是通过第三方站长工具查出的网站PR值，PR值这是谷歌搜索引擎最早针对网站质量做出的一个评价值。如今国内的站长朋友更为关注的是网站权重，依然有很多人利用第三方工具判断，但权重它是搜索引擎衡量你网站质量的一个权威值，是对网站内容质量、页面质量的一个评估值。通常如果你网站的权重越高，那么你在搜索引擎中的排名也就越好。目前最为有效的提升网站权重的方法就是SEO优化，那么
压缩感知的原理是这样的：你有一张图片，假设是总统的肾脏图片，这不是关键。图片由一百万个像素构成。对传统成像来说，你不得不进行一百万次量度。而采用压缩感知技术，你只需要量度一小部分，好比说从图像的不同部分随机抽取十万个像素。从这里开始，有大量的实际上是无穷多的方式填充那剩余的九十万个像素点。寻找那个唯一正确的表示方式的关键在于一种叫稀疏度的概念。所谓稀疏度，是描述图像的复杂性或者其中所缺的一种数学方
稀疏指的是参数或者数据中零的个数,零的个数越多,参数或者数据就越稀疏.这种稀疏性带来许多优点.参数稀疏有什么好处1）特征选择(Fea
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2022-06-02 21:08:09
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模型压缩分为两大类：模型连接剪枝，针对已训练????的模型，将其中不重要的结构去除；权重稀疏化，训练过程中将不重要的权重置为0，使得权重分布更稀疏。
原创
2021-12-15 09:51:27
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原文： 问题为什么L1正则化较容易产生稀疏解，而L2正则化较平缓稳定1 介绍L1和L2 L1和L2正则常被用来解决过拟合问题。而L1正则也常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解。我们可以将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。角度一 ——从代价函数上来看但为什么L1正则会产生稀疏解呢？这里利用公式进行解释。假设只有一个参数为w，损失函数
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2024-04-01 17:44:43
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定义矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素的分布没有规律，则称该矩阵为稀疏矩阵(sparse matrix)；与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对称矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。优点稀疏矩阵的计算速度更快算术和逻辑运算都适用于稀疏矩阵.稀疏矩阵的压缩存储 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。
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2024-03-18 14:20:59
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1.1 降维的必要性1. 多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2. 高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。3. 过多的变量会妨碍查找规律的建立。4. 仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。1. 2 降维的目的：1.
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2024-04-09 20:39:18
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文章目录主要工作人工神经网络与生物神经网络的区别稀疏性带来的优势ReLU神经元的优势ReLU神经元的劣势 主要工作提出在深度神经网络中使用ReLU激活函数，ReLU激活函数的表现能力比tanh激活函数的更加好，训练完毕的神经网络具有一定的稀疏性人工神经网络与生物神经网络有一定的相似性，例如CNN与生物视觉神经处理数据的形式往往相似人工神经网络与生物神经网络的区别一、大脑神经元通过稀疏且分布的方式
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2024-01-17 10:35:31
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一、应用 独立性权重法是一种客观赋权法。其思想在于利用指标之间的共线性强弱来确定权重。如果说某指标与其它指标的相关性很强，说明信息有着较大的重叠，意味着该指标的权重会比较低，反之如果说某指标与其它指标的相关性较弱，那么说明该指标携带的信息量较大，该指标应该赋予更高的权重。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘独立性权重’按钮。如下图（2）拖拽数据后
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2023-09-03 14:30:36
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一个信号如果在某个域具有很多“零”值，并且只有少数非零值，我们可以说它在这个域是稀疏的。这种稀疏性是极富价值的，因为它让信息处理、存储和传输更加高效。
原创
2024-03-02 00:36:08
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下图是一个稀疏表示模型 1.稀疏系数： 最右边的α, 白色小格子表示0，有色小格子表示非0数(0,1)，稀疏的意思就是非零系数很少。 2.字典：相信大家在做科研的时候，应该都听说过字典Dictionary，那什么是字典呢？字典，从名称来看，可以用来查询的字典，那查询什么呢？查询（或者叫匹配）字典当中的训练样本。训练样本是一种模版，是一种已知类别的样本。字典的构成：我现
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2024-05-21 06:37:33
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L2正则化、L1正则化与稀疏性[抄书] 《百面机器学习：算法工程师带你去面试》为什么希望模型参数具有稀疏性呢？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入动辄几百上千万维，稀疏性就显得更加重要，谁也不希望把这上千万维的特征全部搬到线上去。如果你真的要这样做的话，负责线上系统的
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2023-11-28 10:14:29
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# 理解独立性权重与Python实现
在数据科学和机器学习领域，独立性权重（Independence Weights）是用来衡量特征与目标变量之间独立性的一个重要度量。通过理解每个特征在预测目标变量时的重要性，我们可以选取最有价值的特征，从而提高模型的准确性和可解释性。
## 什么是独立性权重？
独立性权重通常反映一种特征对目标变量信息的贡献。如果某个特征的独立性权重高，说明它与目标变量之间
原创
2024-09-05 05:47:49
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标签相似度加权得分版本1package sparkSQL
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
object TagSim {
def main(args: Array[String]): Unit = {
因为毕设原因需要学习CMA-ES算法，放在自己的博客留作学习， 协方差自适应调整的进化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES)是最有名，应用最多，性能最好的ES之一，在中等规模（变量个数大约在 3-300范围内）的复杂优化问题上具有很好的效果。是Google Vizier: A Service for Blac
先引用一段R IN ACTION 的话：R提供了多种检验类别型变量独立性的方法。本节中描述的三种检验分别为卡方独立性检验、Fisher精确检验和Cochran-Mantel–Haenszel检验。你可以使用chisq.test()函数对二维表的行变量和列变量进行卡方独立性检验。示例参见代码清单7-13。 # Listing 7.13 - Chis-square test of independen
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2024-07-15 22:10:58
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