正则化与稀疏性
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2023-06-21 17:34:52
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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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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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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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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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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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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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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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# Python 多分类与 L1 正则化
在机器学习中，多分类问题是指将输入数据分到多个类别中的一种任务。与二分类相比，多分类的复杂性更高，因为它不仅需要模型区分每个类别，还要处理类别之间的关系。而 L1 正则化是一种常用的正则化技术，它可以有效地减小模型的复杂度，防止模型过拟合。
## 什么是 L1 正则化？
L1 正则化也称为 Lasso 正则化，它通过在损失函数中添加一个与权重绝对值之
原创
2024-10-07 03:38:23
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稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型可能会非常庞大，并且需要大量的 RAM。在高维度稀疏矢量中，最好尽可能使权重正好降至 0。正好为 0 的权重基本上会使相应特征从模型中移除。 将特征设为 0 可节省 RAM 空间，且可以减少模型中的噪点。以一个涵盖全球地区（不仅仅只是涵盖加利福尼亚州）的住房数据集为例。如果按分（每度为 60 分）对全球纬
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2024-08-24 17:36:06
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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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# 特征选择与L1正则化的应用
在机器学习和统计建模中，特征选择是一个关键步骤。通过选择相关的特征，可以显著提高模型的性能和可解释性。L1正则化（也称为Lasso回归）是一种常用的特征选择技术。本文将介绍特征选择的基本概念，L1正则化的工作原理，应用示例，以及使用Python实现的代码示例。
## 什么是特征选择？
特征选择是指从原始数据集中选择出对模型预测最有帮助的特征。特征选择的好处包括
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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L0正则化：L0是指向量中非0的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。换句话说，让参数W是稀疏的。但不幸的是，L0范数的最优化问题是一个NP hard问题，而且理论证明，L1范数是L0范数的最优凸近似，因此通常使用L1范数来代替。L1正则化：L1范数是指向向量中各个元素绝对值之和，也有个美称是“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。
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2023-07-04 13:40:43
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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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机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-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回归（岭回归）。下图
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2024-01-15 10:28:37
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