一、为什么要正则化 学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。正则化(regularization)技术，可以改善或者减少过度拟合问题，进而增强泛化能力。泛化误差（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数
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2023-10-10 21:22:30
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正则化：对学习算法的修改--旨在减小泛化误差而不是训练误差。个人描述：正则化项的目的是为了提升模型的泛化能力，使模型在训练误差小的情况下，在测试数据上也有比较小的误差。它存在的目的不是为了使模型在训练集上有更小的损失/误差。估计的正则化是以偏差的增加换取方差的减小正则化对象：神经网络中的权重。在神经网络中，参数包括每一层仿射变换的权重和偏置。正则化项通常只对权重进行约束。-------------
什么是正则化？Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。什么是规则？闭卷考试中不能查书，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀。为什么需要正则化？我们首先回顾一下模型训练的过程，模型参数的训练实际上就是一个不断迭代，寻找到一个方程 来拟合数据集。然而到这里，
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2023-12-28 14:02:34
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首先述说什么是正则化，正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加上一个正则项(regularizer)或罚项(penalty term)。是模型选择的典型方法。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值越大。比较常用的正则化项有模型参数向量的范数，l1-norm、l2-norm...... 第1项经验风险较小的模型可能比较复杂
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2023-10-21 08:08:59
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正则化
过拟合问题
拟合问题举例-线性回归之房价问题：
下图左中右各自是：欠拟合、合适的拟合、过拟合
什么是过拟合(Overfitting):
假设我们有许多的特征，那么所学的Hypothesis有可能对训练集拟合的很好，可是对于新数据预測的很差。
拟合问题举例-逻辑回归：
与上一个样例相似，依次是欠拟合。合适的拟合以及过拟合：
过拟合问题往往源自过多的特征，比如房价问题，假设
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2017-06-12 20:34:00
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2评论
# 机器学习正则化：提升模型泛化能力的关键
在机器学习中，构建一个高性能的模型是研究的核心。然而，模型在训练集上的表现优越并不意味着它在新数据上的表现同样优秀。这种现象被称为“过拟合”。为了防止过拟合，正则化技术应运而生。本文将深入探讨机器学习中的正则化概念，并通过代码示例进行说明。
## 什么是正则化？
正则化是通过引入额外的约束或惩罚项来防止过拟合的一种策略。其主要目标是降低模型的复杂性
深度学习中的正则化（Regularization）
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2022-12-07 12:02:46
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在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数，假如特征个数选取过少，容易造成欠拟合，特征个数选取过多，则容易造成过拟合。特
原创
2023-12-13 11:06:27
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# 机器学习中的正则化：为初学者的一步步指南
在机器学习中，正则化是提高模型泛化能力的一种有效手段。对于刚入行的小白来说，掌握正则化的定义、意义及实现步骤至关重要。这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你理解和实现正则化。
## 正则化的流程
以下是我们实现“机器学习 正则化”的过程步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-23 06:36:51
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机器学习中常常会提到或者用到正则化项，在对目标函数求最优值时，常常通过L1,L2等正则化项来防止过拟合现象，对于正则化可以用来防止模型过拟合现象的问题，展开下讨论，加深理解。
1. 正则化就是对最小化经验误差函数上加约束，这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。约束有引导作用，在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向，使最终的解倾向于符合先验知识(
# 理解机器学习中的正则化参数：初学者指南
正则化是一种减少机器学习模型过拟合的重要技术。通过增加一个正则化项，我们可以鼓励模型的参数更小或更平滑。本文将帮助初学者理解如何在机器学习中实现正则化参数的整个过程。
## 流程概述
我们将通过一个简单的线性回归模型来演示如何实现正则化参数。下面是实现的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据加载
在机器学习里，我们叫这种现象为“过拟合”，即使用少量样本去拟合了所有没见过的样本。 另外，在机器学习中，我们训练模型的数据不可避免的存在一些测量误差或者其他噪音，比如下图中10个点，我们可以找到唯一的9阶多项式 来拟合所有点；也可以使用线性模型 y = 2x 拟合。 图1 从上图可以看出，左侧的拟合
原创
2021-07-23 15:34:39
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机器学习正则化笔记概要正则化（regularization）是用于抑制过拟合的方法的统称，它通过动态调整估计参数的取值来降低模型的复杂度，以偏差的增加为代价来换取方差的下降。在线性回归里，最常见的正则化方式就是在损失函数（loss function）中添加正则化项（regularizer），而添加的正则化项 R(λ) 往往是待估计参数的 p- 范数。将均方误差和参数的范数之和作为一个整体来进行约束
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2024-04-11 20:47:51
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正则化之所以能够降低过拟合的原因在于，正则化是结构风险最小化的一种策略实现。给loss function加上正则化项，能使得新得到的优化目标函数h = f+normal，需要在f和normal中做一个权衡（trade-off），如果还像原来只优化f的情况下，那可能得到一组解比较复杂，使得正则项normal比较大，那么h就不是最优的，因此可以看出加正则项能让解更加简单，符合奥卡姆剃刀理论，同时也比较
理解正则化目录理解正则化正则化的由来L1、L2对模型空间限制的解释：关于正则化是贝叶斯先验，整个优化目标是最大后验概率的解释：正则化的由来 有几种角度来看待正则化(Regularization)，它符合奥卡姆剃刀(Occam’s razor)原理：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单的才是最好的模型。从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率。还有个说法就是，正则
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2023-10-18 22:13:57
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1.范数在介绍正则化之前，先来了解一下范数。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小1如何度量，就是用范数来度量的，不同的范数都可以来度量这个大小，就好比米和尺都可以度量远近一样；对于矩阵范数，我们可以通过运算 AX = B ,可以将向量X变化为B，矩阵范数就是
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2024-07-21 19:43:33
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提到机器学习的过拟合问题，会想到用正则化来处理，正则化是什么意思呢？在知乎上看到一个很形象的解释。首先，用一个例子来理解什么是过拟合，假设我们要根据特征分类{男人X，女人O}。请看下面三幅图，x1、x2、x3；这三幅图很容易理解：1、 图x1明显分类的有点欠缺，有很多的“男人”被分类成了“女人”。2、 图x2虽然有两个点分类错误，但是能够理解，毕竟现实世界有噪音干扰，比如有些人男人留长发、化妆、人
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2023-12-25 13:04:24
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在机器学习的过程中我们会经常看到“正则化”这个词，比如
原创
2022-07-18 21:35:36
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正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际
原创
2023-10-24 15:03:55
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我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合， 进而增强泛化能力。用白话文转义，泛化误差（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数据训练的模型在测试集上的表现（或说性能 performance）好不好 如上图，红色这条
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2023-09-24 08:26:24
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