3.11 模型选择、欠拟合和过拟合3.11.1 训练误差和泛化误差训练误差（training error）指模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差（generalization error）指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。3.11.2 模型选择验证集（validation set）为预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择，
样本数据量大，则经验风险最⼩小化；样本数据量小，则结构风险最小化，这是正则化的意义
经验风险最小化（empirical risk minimization）认为经验风险最小的模型是最优的模型，即求解最优化问题
$$
minf ∈ F(1/N)\sum_{i=1}^NL(y_i,f(x_i))
$$
当样本容量足够大的时候，经验风险最小化学习效果良好
而结构风险是经验风险与模型复杂度的正则化项（re
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2024-03-12 15:30:16
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L1正则化的作用：特征选择从可用的特征子集中选择有意义的特征，化简机器学习问题。著名的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）模型将L1惩罚项和线性模型结合，使用最小二乘代价函数。L1正则化导致模型参数的稀疏性，被广泛地用于特征选择（feature selection）机制。L2正则化的作用：PRML书中描述“focus on q
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2024-04-16 19:55:06
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前面我们对线性回归已经有了一个基本认识，接下来我们探讨正则化。首先对于只有一个特征的n个样本。。我们用直线去拟合效果如下。发现拟合效果不好。 如果我们用二次曲线去拟合发现效果很好这里有一个问题，我们明明做的是线性回归这里怎么是曲线？其实很简单,在这里我们只是把一个特征变成了两个特征 。把低维映射到了高维就是线性的。（但是这里的特征并不是独立的）。下面我们看看更高维的
1. L1正则和L2正则的作用正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，可以用于特征选择，一定程度上，L1也可以防止过拟合L2正则化它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量；L2惩罚倾向于更小更分散的权重向量，这就会鼓励分类器最终将所有维度上的特征都用起来，而不是强烈依赖其中少数几个维度
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2023-12-27 11:00:28
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**正则化：**凡是可以减少泛化误差而不是减少训练误差的方法都是正则化方法。 在神经网络中参有两类，w叫权重，b叫偏置，w（权重）其实是模型里面未知数的系数，其取值情况决定了模型曲线什么样子，b的取值只会改变模型平移情况，L1L2正则化只针对w进行正则化处理。 L1L2是指L1L2范数，范数理解为把 ...
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2021-10-17 11:20:00
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1、问题背景设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。1数据读取与可视化读取数据，并可视化## 读取数据
df = pd.read_csv('ex2data2.txt', names=['test1', 'test2', 'accepted'])
# 理解机器学习中的L1和L2正则化
在机器学习中，为了避免过拟合，常常会使用正则化技术。L1和L2正则化是最常见的两种正则化方法。今天我们将讨论如何在机器学习中实现L1和L2正则化的过程，并通过示例代码加深理解。
## 正则化的整体流程
以下是实现L1和L2正则化的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|--------
Amlogic A311D芯片简介 Amlogic A311D 是一款先进的 AI 应用处理器，专为混合 OTT/IP 机顶盒 (STB) 和高端媒体盒应用而设计。它将强大的 CPU、GPU 和神经网络加速器子系统、安全的 4K 视频编解码器引擎和一流的 HDR 图像处理管道与所有主要外设集成在一起，形成终极高性能的 AI 多媒体 AP。总而言之，A311D = S922X + MIPI-CSI
目录：一、笔记二、我的自学路线三、笔记目录一、笔记① 正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。② 正则表达式中包含两个部分，一个是正则语法对应的字符，二个是普通字符，例如：fullmatch(正则表达式字符串，字符串) - - > 判断正则表达式和字符串是否完全匹配。③ 正则表达式字符串：就是一个字符串，字符串中是正则表达式语法，即 r'正则表达式'
L0 L1 L2 正则化Jun 29 2018范数 ∥x∥p:=(∑i=1n|xi|p)1p‖x‖p:=(∑i=1n|xi|p)1pL1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L2 范数：当 p=2 时，表示某个向量中所有元
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2024-08-06 09:35:36
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CPU Cache原理与示例基础知识现在的 CPU 多核技术，都会有几级缓存，老的 CPU 会有两级内存（L1 和 L2），新的CPU会有三级内存（L1，L2，L3 ），如下图所示： 其中： L1 缓存分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2 缓存和 L3 缓存不分指令和数据。 L1 和 L2 缓存在每一个
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2024-01-25 21:07:55
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转自：正则化损失函数一般后面都会添加一个附加项，这个附加项一般分成两种： 一般英文称作 ℓ1-norm 和 ℓ2 -norm，中文称作== L1正则化 ==和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回
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2023-12-15 19:49:35
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在逻辑回归中添加多项式项，从而得到不规则的决策边界，进而对非线性的数据进行很好的分类。但是众所周知，添加多项式项之后，模型会变变得很复杂，非常容易出现过拟合。因此就需要使用正则化，且sklearn中的逻辑回归，都是使用的正则化。1.逻辑回归中使用正则化对损失函数增加L1正则或L2正则。可以引入一个新的参数来调节损失函数和正则项的权重，如：$ J(\theta)+\alpha L_{1} $。（对于
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2024-04-11 19:30:08
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华为证书如何区分L1L2认证
在现代社会中，无论是企业还是个人，都离不开信息技术的支持。而作为全球知名的高科技企业，华为在信息技术领域取得了巨大的成就。为了保证其产品的可信度和安全性，华为通过认证来对产品的质量进行验证。在华为的认证体系中，L1和L2认证是两个重要的等级。那么，华为证书如何区分L1L2认证呢？
首先，我们需要了解L1和L2认证的概念。L1认证（Level 1 Certifica
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2024-01-31 14:45:29
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目录前言L2正则化简介线性代数角度小结从图像角度直观理解补充总结参考资料 前言正则化在机器学习和深度学习中都是很重要的技巧，其核心思想是通过偏差的增加来换取方差的减少----用训练误差的增大来换取泛化误差的减小。 实现正则化主要有两类策略： 1）向模型添加限制参数的额外约束 2）向目标函数增加额外项来对参数值进行软约束 常见的L1和L2正则化都是使用的第二种策略L2正则化简介L2正则化项： 不考
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2023-10-21 09:21:19
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L0范数：向量中非0元素的个数 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 一、L0正则化 通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「特征选择」。这看
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2018-11-13 20:08:00
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L2正则化 pytorch是一个在构建深度学习模型时常用的技巧，主要用于防止模型过拟合。本文将详细讨论如何在PyTorch中实现L2正则化，包括不同版本之间的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比与兼容性分析
在对比不同版本的PyTorch时，L2正则化的实现方式和功能可略有差异。以下是一些关键版本的比较：
| 版本 | L2正则化
正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍
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2023-06-21 17:31:34
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L1正则化和L2正则化在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化都可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中的一些参数进行限制，让参数在某一范围内进行取值。L1正则化的模型叫做LASSO回归，L2正则化的模型叫做岭回归。LA
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2024-03-18 13:57:44
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