python百日百行代码挑战-day13，pytorch实现深度学习的正则化+基本的线性回归实现过程参考基本概念正则化的目的实现原理分类公式比较失败的一个代码实例首先导入相关包创建数据构建一个特别简单的网络定义模型对正常的线性回归的训练及其结果对加了正则化的训练效果如下 参考10分钟彻底搞懂L2正则化基本概念这两天稍微补了一下正则化的知识，虽然还是有点一知半解，不过暂时先按照自己的理解记录一下吧
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2023-10-23 11:38:15
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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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目录0. 极力推荐一个反向传播的讲解，是看过的讲的清楚的1. Introduction2. 操作走一走2.1 先做一个半圆的数据集2.2 可视化2.3 Dropout（基于一个全连接网络）2.4 添加L2正则化,并放入optimizer中2.5 训练模型，可视化loss曲线，print预测准确率0. 极力推荐一个反向传播的讲解参考1. Introduction过拟合，其实就是泛化能力差---直观的
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2024-04-12 18:49:45
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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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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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目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化。中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到 0 均值的特征。标准化也非常简单，在数据变成 0 均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准差近似为一个标准正态分布，也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间批标准化：BN在数据预处理的时候，我们尽量输入特征不相关且满足一个标
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2023-12-08 10:45:55
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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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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'
一、正则表达式的概念1.使用单个字符串来描述匹配一系列符合某个句法规则的字符串；2.是对字符串操作的一种逻辑公式；3.其应用场景为处理文本和数据；4.正则表达式的执行过程：依次拿出表达式和文本中的字符串比较，如果每个字符都能匹配成功，则匹配成功；否则匹配失败。二、re模块1.编写第一个正则表达式：（1）import re #导入正则表达式模块（2）正则表达式执行 过程及关键函数（涉及两
深度学习框架Pytorch——学习笔记（六)PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout什么是过拟合？过拟合的表现就是在训练过程中，loss越来越低，但在测试集上测试发现效果很差，测试loss反而在逐渐升高，模型泛化能力就变得很差。
即训练参数过于贴合训练集的一种现象。
解决过拟合的方法有：
1."踩刹车" 在过拟合出现之前进行刹车，lr-decay. 逐步降低学习率，前
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2023-11-03 07:44:59
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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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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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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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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
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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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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PyTorch 11.正则化正则化 正则化正则化即表示减少数据方差的策略误差可分解为：偏差，方差与噪声之和。即 误差=偏差+方差+噪声偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声：表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界。nn.Dropout 减轻
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2024-02-19 12:29:40
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Python正则表达式，非常强大而且常用的一个模块。之前处理字符串和文本比较少，所以没怎么用，现在开始研究NLP，很多地方需要用到这个模块。大部分是用在文本的前期预处理中。此处强调一点，很多人包括我以前，不太看重文本的预处理，更注重模型。其实是太多的脏数据，训练出来的模型很大程度上也不会有好的效果。作用：正则表达式是一个特殊的字符序列，用于检查一个字符串是否与某种模式匹配。 换句话说，我们可以从一
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2023-10-16 11:57:57
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