# 机器学习的成本函数和正则化项
机器学习是一种通过数据和经验自动改善算法性能的方法。在机器学习的过程中，我们需要定义一个成本函数来衡量模型的预测结果与真实值之间的差异。成本函数可以帮助我们选择最好的模型，并对其进行优化。另外，为了防止模型过拟合训练数据，我们还可以引入正则化项来调整模型的复杂度。
## 成本函数
成本函数是衡量模型预测结果和真实值之间差异的函数。它可以用于评估模型的性能，并
原创
2023-07-25 15:45:11
116阅读
我们通过成本函数来衡量我们预测的准确性。通过平均差的方式得到： 这个函数被称为“平方误差函数”或“均方误差”。 下面的图就是成本函数：
转载
2023-05-26 09:38:00
124阅读
由于时间原因，今天主要复习下machine learning课程的前三节，简单记录自己的理解。1.模式表达（Model representation）其实就是指通过一定的范例数据学习追踪生成一个函数的表达形式。然后通过矩阵得到整个运算过程。模型表达就是给出输入和输出之间的函数关系式，当然这个函数是有前提假设的，里面可以含有参数。比如下图，我们有一个房子的大小size，卧室数目（bedrooms）然
转载
2024-10-23 18:35:41
51阅读
成本函数在机器学习中起到了关键的作用，它是模型评估和优化的重要工具。选择合适的成本函数可以极大地提高模型的性能，因此在本文中，我们将集中讨论在构建和部署机器学习模型时如何高效地管理成本函数。
### 环境预检
在开始之前，确保我们的环境已准备好。以下是我们需要的硬件配置：
| 硬件项 | 规格 |
|-----------------
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
转载
2023-10-18 22:13:57
113阅读
系列文章目录 第九章 Python 机器学习入门之正则化 系列文章目录文章目录前言一、正则化1 什么是正则化？2 正则化参数 lambda3 lambda 取值不同，对学习算法有什么影响？二、如何在线性回归中使用正则化三、如何在逻辑回归中使用正则化 前言正则化可以处理过度拟合问题，在线性回归和逻辑回归中均有应用。正则化在线性回归和逻辑回归中也有相似之处，进行梯度下降时的公式都是相似的，
转载
2024-04-12 18:42:41
60阅读
# 理解机器学习中的正则项
在机器学习中，正则化是避免过拟合的重要手段，而正则项正是实现正则化的一部分。本文将引导你了解如何在机器学习模型中实现正则项并提供详细的代码示例。
## 流程图
首先，让我们看一下实现机器学习正则项的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
B --> C[选择模型]
C --> D[定
监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，而规则化参数是防止
原创
2022-07-25 11:51:02
92阅读
1 Sigmoid函数1.1 定义Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S型生长曲线。
原创
2023-05-17 15:24:16
859阅读
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
转载
2017-06-12 20:34:00
170阅读
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
1、批量归一化损失出现在最后，后面的层训练较快；数据在最底部，底部的层训练的慢；底部层一变化，所有都得跟着变；最后的那些层需要重新学习多次；导致收敛变慢；固定小批量里面的均差和方差：然后再做额外的调整（可学习的参数）：2、批量归一化层可学习的参数为γ和β；作用在全连接层和卷积层输出上，激活函数前；全连接层和卷积层输入上；对全连接层，作用在特征维；对于卷积层，作用在通道维上。3、批量归一化在做什么最
opencv 2 归一化函数normalize详解1. 归一化定义与作用 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后 （通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计 分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。&
转载
2023-05-26 09:04:43
190阅读
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
85阅读
# 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
61阅读
深度学习中的正则化（Regularization）
转载
2022-12-07 12:02:46
74阅读
# 理解机器学习中的正则项形式
机器学习是一项复杂而乏味的工作，特别是在模型训练中，正则化（Regularization）是一个至关重要的步骤，它可以帮助我们防止模型过拟合。在这篇文章中，我将教会你如何在机器学习中实现常用的正则项形式。
## 流程概览
在实现正则项之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简化的步骤表，展示了我们将要采取的路程：
| 步骤 | 描述
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
转载
2023-10-10 21:22:30
104阅读
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
146阅读
