概念： L0范数表示向量中非零元素的个数：NP问题，但可以用L1近似代替。L1范数表示向量中每个元素绝对值的和：L1范数的解通常是稀疏性的，倾向于选择：1. 数目较少的一些非常大的值 2. 数目较多的insignificant的小值。faster-RCNN里面的smooth-L1 loss就是L1的平滑版本L2范数即欧氏距离：L2范数越小，可以使得w的每个元素都很小，接近于0
我们将讨论逻辑回归。 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法。 例如，我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 在本模块中，我们介绍分类的概念，逻辑回归的损失函数（cost functon），以及逻辑回归对多分类的应用。我们还涉及正规化。 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子。 我们将介绍正则化，这有助于防止模型过度拟合训练数据。Classification
Ⅰ.逻辑回归概述：
逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。
由于LR算法具有简单、高效
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2024-04-27 19:15:17
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导读：上一节中，我们讲了使用多项式的方式使得逻辑回归可以解决非线性分类的问题，那么既然使用了多项式方法，那势必模型就会变的很复杂，继而产生过拟合的问题。所以和多项式解决回归问题一样，在逻辑回归中使用多项式也要使用模型正则化来避免过拟合的问题。作者 | 计缘逻辑回归中使用模型正则化这一节我们使用Scikit Learn中提供的逻辑回归来看一下如何使用模型正则化。在这之前先来复习一下模型正则化。所谓模
逻辑回归垃圾邮件分类测试肿瘤是良性还是恶性预测某人的信用是否良好Sigmoid/Logistic Function θ和x是矩阵类型的，θ是参数矩阵，x是数据矩阵g(x)的取值范围是0—1，就可以分为两类，大于0.5为1类，小于0.5为另一类。决策边界中间这条线是值为零的等高线。画一个圆，半径为1，这就是一个决策边界。 很复杂的决策边界。逻辑回归的代价函数： h(X)是样本值，y是标签值。 就是0
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2024-06-09 08:24:19
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逻辑回归(logistic regression)1.用来解决归类问题（只是由于历史上的原因取了回归的名字）2.二分归类（binary classification）定义：对于输入，输出值不连续，而是两个离散的值，eg:{0,1}方法：利用线性回归，将大于0.5的输出预测值设为1，小于0.5的输出预测值设为0.（目前不可行，因为归类问题不是线性函数，所以引入S型函数(Sigmoid Functio
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2024-07-08 22:35:50
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目录什么是逻辑回归？Sigmoid函数决策边界逻辑回归的损失函数为什么平方误差模型不可行？对数损失函数单个样例损失：整体损失函数梯度下降算法补充：F1-score评价指标F1-Score简介相关概念F-Score示例及代码：问题描述：数据预处理特征缩放（Z-score标准化）实现逻辑回归sigmoid函数损失函数梯度计算函数（求偏导）梯度迭代函数训练数据集，绘制拟合决策边界模型预测和评价补充：现在
1、关于逻辑回归1.1 线性回归（Linear Regression ）首先我们需要了解线性回归（Linear Regression ）,线性回归主要是用来刻画自变量和因变量之间的关系（所以通常可以用线性回归模型做预测）。在一元线性回归中，只含有一个自变量x，在二维平面中拟合成直线f(x) = kx + b，如下图所示： 当自变量不少于两个时，属于多元线性回归，形如函数y = b0 + b1x1
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2024-04-04 20:12:54
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其实稀疏的根本还是在于L0-norm也就是直接统计参数不为0的个数作为规则项，但实际上却不好执行于是引入了L1-norm；而L1norm本质上是假设参数先验是服从Laplace分布的，而L2-norm是假设参数先验为Gaussian分布，我们在网上看到的通常用图像来解答这个问题的原理就在这。
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2023-08-01 14:56:41
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边阅边写1.官方文档https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression逻辑回归，尽管名字带有“回归”，但它实际是一个分类模型而不是回归模型。在文献上，逻辑回归又称logit回归、最大熵分类或对数线性分类器。在这个模型中，使用逻辑函数对单次实验结果的可能性进行建模。在scikit-learn中实施
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2024-01-08 13:15:43
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1.1.11.逻辑回归尽管叫做逻辑回归，但是它是一个分类而不是一个线性回归。逻辑回归在文献中也被称为logit回归，最大熵模型（MaxEnt）或者是对数线性分类器。在这个模型中，描述单个实验的可能结果的概率使用逻辑函数来进行建模。可以在scikit-learn中的LogisticRegression类中实现逻辑回归。这个可以用在二分类问题上，一对一，或者多元逻辑回归，可以使用L2或者L1正则化。作
LinearRegression线性回归(一)1. 什么是线性回归 线性回归是利用最小二乘法，对一个或者多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归分析。那么什么是回归，什么又是分类呢？ 如果一个模型输出的是一个连续的值，比如说估计房子的面积，估计值可以是100.1，100.2也可以是100.3这种连续的值，那么这个模型就是回归分析，如果预测的值不是一个了连续的值，比如说估计房子的房间数，房间数
# 使用Python实现逻辑回归的L1和L2正则化
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其主要目标是通过一组特征对类别进行预测。正则化是为了防止模型过拟合。L1和L2正则化即是最常用的两种正则化方法。在这篇文章中，我们将逐步实现逻辑回归模型的L1和L2正则化，以下是我们将要遵循的步骤。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
本文从以下六个方面，详细阐述正则化L1和L2：一. 正则化概述二. 稀疏模型与特征选择三. 正则化直观理解四. 正则化参数选择五. L1和L2正则化区别六. 正则化问题讨论 一. 正则化概述正则化（Regularization），L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外
一、基础理解使用逻辑回归算法训练模型时，为模型引入多项式项，使模型生成不规则的决策边界，对非线性的数据进行分类；问题：引入多项式项后，模型变的复杂，可能产生过拟合现象；方案：对模型正则化处理，损失函数添加正则项（αL2），生成新的损失函数，并对新的损失函数进行优化；优化新的损失函数：满足了让原来的损失函数尽量的小；另一方面，对于 L2 正则项（包含参数 θ 值），限制 θ 的大小；引入了
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2024-04-03 08:14:21
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正则化与稀疏性
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2023-06-21 17:34:52
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看到一篇博客，这里纠正一下，都是基于线性回归开门见山： L_1范数正则化、L_2范数正则化都有助于降低过拟合风险，L_2范数通过对参数向量各元素平方和求平方根，使得L_2范数最小，从而使得参数w ^的各个元素接近0 ，但不等于0。 而L_1范数正则化比L_2范数更易获得“稀疏”解，即L_1范数正则化求得的w ^会有更少的非零分量，所以L_1范数可用于特征选择，而L_2范数在参数规则化时经常用到la
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2024-07-21 11:16:14
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1.我的学习路线：1.数据全部读进去，分为dataX.dataY2.打出shape3.然后选取一个sample4.随机将TD按照2：8划分5.搞懂LR原理，代码实现6.框架函数的shape要打印出来7.思考：在反向传播之前，神经网络是如何训练的？8.processing of normalization9.nb feature extraction10.模块组合成模型11. loop 每间隔100
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2024-07-16 15:36:43
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TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops# Arithmetic Operators
import tensorflow as tf
# 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符，就无法被正
在上文中(一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）)，我们经过推导得到了最小二乘法的解析解 ，其中 为观测到的将样本按行排列的特征矩阵，假设大小为，则 代表样本的个数, PS：解析解其实很好记有了解析解，在得到观测数据后，直接带入公式即可算出参数。然而在实际应用中可能会面临一个情况：不可逆，显然这个式子就没法计算了，那么这个时候应该怎么办呢？下面先具体分析导致最小二乘法失效的情况，然后再给出常用
