使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化(regularization) ，从而限制权值大小，减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时，很常见的说法是, L1正则化产生稀疏的权值, L2正则化产生平滑的权值。为什么会这样？这里面的本质原因是什么呢？下面我们从两个角度来解释这个问题。L1正则化表达式L2正则化表达式一、数学角度这个角度从权值的更新公式来看权值的
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2024-10-21 10:58:25
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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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正则化（L1正则化、L2参数正则化）L1范数正则化L2参数正则化 正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。 L1范数正则化L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是一种对于成本函数
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2023-09-27 13:57:23
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一、L1正则化1、L1正则化 需注意，L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外，L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用，稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0，另一部分为非零实值。非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用，同时可起到去除噪声的效果。此外，L1正则化和L2正则化可以联合使用： 这种形式也被称为“Elastic网络正则化”。 L1相比于L2，有所不同：
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2024-08-21 23:12:57
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1. L1正则化，也称Lasso回归1.1 含义权值向量 中各元素的绝对值之和，一般记作 。1.2 公式表示添加了L1正则化的损失函数一般可表示为：1.3 作用L1正则常被用来解决过拟合问题；L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征选择。 1.4 为什么L1（相对L2
相信大部分人都见到过，下面的这两张对比图，用来解释为什么L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解，然而很多人会纠结于"怎么证明相切点是在角点上？"，呃，不必就纠结于此，请注意结论中的"容易"二字，配图只是为了说明"容易"而已。 假设x仅有两个属性，即w只有两个分量w1,w2，稀疏解->w1=0或w2
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2024-04-16 19:56:32
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在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩
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2024-08-21 09:38:07
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L1正则化 （1）L1正则化公式L1正则化，英文称作l1-norm，或者称为L1范数。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建模叫做Lasso回归。一般在正则化项之前添加一个系数，这个系数为调整因子α，它决定了我们要如何对模型的复杂的进行“惩罚”。复杂的模型由权重W增大来表现，往往过于复杂的模型也表现为过拟合。L1正则化是指权值向量W中各个元素的绝对值之和。其中我们需要最小化（3）式，来
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2024-06-09 19:04:01
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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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文章目录1. 正则表达式的模式——pattern2. 正则表达式常量——修饰符（1）常量理解（2）re.IGNORECASE（3）re.ASCII（4）re.DOTALL3. 正则表达式函数（1）查找一个匹配项——match、search和fullmatch（2）查找多个匹配项——findall、finditer（3）分割——split（4）替换——sub、subn（5）编译正则项——templ
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2023-08-08 08:25:53
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机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。1. L2 正则化直观解释L2 正则化公式
文章目录一、正则化的概念二、避免模型过拟合——L1正则化&L2正则化 一、正则化的概念凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法，都被称为正则化。 模型的泛化误差主要是由模型过拟合引起的，所以正则化的各种方法用于解决模型过拟合的问题。二、避免模型过拟合——L1正则化&L2正则化L1和L2正则化的核心思想就是限制模型参数的取值范围。 模型取值范围大同样可以训练出一个泛化能力强的模型
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2024-06-09 21:57:54
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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
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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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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基于距离的norm1和norm2 所谓正则化，就是在损失函数中增加范数，那么老调重弹一下
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2020-01-01 16:13:00
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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'
