正则化（regularization）：1. 定义为了防止过拟合，进而增强泛化能力（泛化误差=测试误差：generalization error=test error）。 是一种为了减小测试误差的行为（有时候会增加训练误差）。我们在构造模型（机器学习模型等）时，最终目的是让模型在面对新数据的时候可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型（比如神经网络）去拟合数据是，很容易出现过拟合现象，这会导致模型的
本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[2]导语本文讲解机器学习的策略方面，包括数据划分、超参数调整、正则化等。正文开始1.1训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）大家可能已经了解了，那么本周，我们将继续学习如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。第一周，我们首先说说神
原创
2020-12-23 20:45:42
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作者：黄海广[2]导语本文讲解机器学习的策略方面，包括数据划分、超参数调整、正则化等。正文开始1.1 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）大家可能已经了解了，那么本周，我们将继续学习如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。第一周，我们首先说说神经网络机器学习中的问题，然后是随机神经
原创
2022-08-28 06:33:05
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正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。为什么正则化在XGBoost中很重要?XGBoost是一种以其在各种机器学习任务中的效率和性能而闻名的强大算法。像任何其他复杂模型一样,它可能会过拟合,特别是在处理噪声数据或过多特征时。XGBoost中的正则化有助于通过以下方式缓解这一问题:降低...
【1】超参数的“学院派”定义：
在机器学习的过程中，
超参= 在开始机器学习之前，就人为设置好的参数。
模型参数=通过训练得到的参数数据。
通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果
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2023-06-15 11:36:49
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基础概念超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，在机器学习过程中需要对超参数进行优化，给学习器选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。比如，树的数量或树的深度，学习率（多种模式）以及k均值聚类中的簇数等都是超参数。与超参数区别的概念是参数，它是模型训练过程中学习到的一部分，比如回归系数，神经网络权重等。简单的描述参数是模型训练获得的，超参数是人工配置参
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2018-07-18 10:24:40
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学习器模型中一般有两种参数：一种参数是可以从学习中得到 一种无法靠数据里面得到，只能靠人的经验来设定，这类参数就叫做超参数 超参数定义超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。 相反，其他参数的值通过训练得出。定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试...
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2018-12-12 15:34:40
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超参数是一个参数，是一个未知变量，但是它不同于在训练过程中的参数，它是可以对训练得到的参数有影响的参数，需要训练者人工输入，并作出调整，以便优化训练模型的效果。为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数，即算法最大化/最小化的目标；二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定；三是算法的其他参数，如搜
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2023-07-05 22:29:49
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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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作者|GUEST BLOG
编译|VK
来源|Analytics Vidhya介绍在机器学习项目中，你需要遵循一系列步骤，直到你达到你的目标，你必须执行的步骤之一就是对你选择的模型进行超参数优化。此任务总是在模型选择过程之后完成（选择性能优于其他模型的最佳模型）。什么是超参数优化？在定义超参数优化之前，你需要了解什么是超参数。简言之，超参数是用来控制学习过程的不同参数值，对机器学习模型的性能有显著
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2023-05-26 10:05:28
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这是两个不同的概念在机器学习和深度学习中，超参数（Hyperparameters）和参数（Parameters）是两个重要的概念。超参数是在算法运行之前设置的参数，用于控制模型的行为和性能。它们通常不能从数据中学习，需要手动设置。超参数包括学习率、迭代次数、正则化参数、隐藏层的神经元数量等。这些超参数的选择会影响到模型的训练速度、收敛性、容量和泛化能力等方面。参数是指模型中可被学习和调整的参数。它
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
深度学习中的正则化（Regularization）
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2022-12-07 12:02:46
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本文介绍机器学习基础概念模型参数与超参数
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2023-01-08 10:23:06
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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
## 机器学习如何确定超参数和初始化参数
在机器学习中，超参数和初始化参数的选择对于模型的性能和收敛速度起着至关重要的作用。确定合适的超参数和初始化参数可以帮助模型更好地拟合数据，提高预测的准确性。在本文中，我们将讨论机器学习中如何确定超参数和初始化参数，并提出一个项目方案。
### 超参数调优
超参数是在训练模型之前需要设定的参数，例如学习率、正则化项、批量大小等。确定合适的超参数可以提高
超参数（Hyperparameter）一.模型参数和超参数的区别模型参数（Parameter）：模型内部的配置变量，模型可以根据数据可以自动学习出的变量，自行根据数据进行驱动调整。 比如，深度学习的权重，偏差等。超参数：也是机器学习算法中的调优参数（tuning parameters）或框架参数，模型外部的配置，不需要数据来驱动，而是在训练前或者训练中人为进行设定和调整，一般需要为它根据已有或现
机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值；模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如，统计学
超参数的定义：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。理解：超参数也是一个参数，是一个未知变量，但是它不同于在训练过程中的参数，它是可以对训练得到的参数有影响的参数，需要训练者人工输入，并作出调整，以便优化训练模型的效果。超参数： 1.&
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，
