主要参考 《统计学习方法》 《机器学习实战》 机器学习：从编程的角度去理解逻辑回归逻辑回归，有一种定义是这样的：逻辑回归其实是一个线性分类器，只是在外面嵌套了一个逻辑函数，主要用于二分类问题。这个定义明确的指明了逻辑回归的特点： 一个线性分类器 外层有一个逻辑函数我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量 Y 和输入样本矩阵 X 之间的
# 使用Python实现逻辑回归的L1和L2正则化
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其主要目标是通过一组特征对类别进行预测。正则化是为了防止模型过拟合。L1和L2正则化即是最常用的两种正则化方法。在这篇文章中，我们将逐步实现逻辑回归模型的L1和L2正则化，以下是我们将要遵循的步骤。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
数据我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。导入数据并查看import numpy as np
import pandas
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2023-07-05 22:24:17
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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 正则化公式非
L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。L2正则化 对模型参数的L2正则项为 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减”（weight decay）和“岭回归”。 设带L2正则化的损失函数： 假设损失函数在二维上求解，则可以画出图像
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2024-09-08 19:57:10
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机器学习之逻辑回归中正则化的正则参数1、数据背景 我们的数据来源为《吴恩达机器学期——第二周》相关数据集可在coursera当中获取下载，其课程来源为Stanford University，本篇文章中我们不会过多讲解手撸的回归算法，主要集中在正则参数对拟合结果的影响。 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
1、解决的问题 分类的问题，例如以下的二元分类问题： 2、输入数据 标称型数据，有特征有结果，依据特征与结果的对应关系来进行分类预测3、学习流程 输入数据有噪声，使用一个概率分布来P(Y|X)描述数据，这个概率分布就是要找的target， 对于二元分类问题来说一个理想的分布： 如果将输出结果限制到（0，1），那就就是一个“sof
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2024-06-17 10:09:33
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正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1- 过拟合 欠拟合 模型选择2- 正则L1与L23- L2正则代码复现3-1 底层逻辑实现3-2 简洁实现 1- 过拟合 欠拟合 模型选择 1-1 欠拟合：在训练集和测试集上都不能很好的拟合数据【模型过于简单】原因： 学习到的数据特征过少解决办法：1.得到更多的特征【特征组合，添加上下文特征，平台的特征】. 2.添加多项式特征，使得模型的泛化能力更强
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2024-04-15 20:01:46
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本文从以下六个方面，详细阐述正则化L1和L2：一. 正则化概述二. 稀疏模型与特征选择三. 正则化直观理解四. 正则化参数选择五. L1和L2正则化区别六. 正则化问题讨论 一. 正则化概述正则化（Regularization），L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。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
# 如何在Python中实现L2范数
在机器学习和科学计算中，L2范数（也称为欧几里得范数或二范数）是非常重要的概念。它通常用于计算向量的长度，并在正则化中具有重要的作用。本文将指导你如何在Python中实现L2范数，并介绍其处理流程。
## 整体流程
以下是计算L2范数的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必需的库 |
| 2
L2 MPLS: Empowering Seamless Connectivity
In today's fast-paced world, where technology is evolving by the minute, a stable and efficient network connectivity is crucial to meet the demands of busine
原创
2024-02-05 12:43:04
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小猫爪：S32K3学习笔记07-S32K3之LPCMP1 前言2 资源介绍3 框架分析3 工作模式3.1 Function Mode3.1.1 Disabled Mode (#1)3.1.2 Continuous Mode3.1.3 Sampled, Non-Filtered Mode (#3A & 3B)3.1.4 Sampled, Filtered Mode (#4A & 4B
从好的方面来看，这表明以太坊的基础层非常有用，并且许多人互相竞价以及时进行交易处理。相反，为了使以太坊不断向主流发展，它需要扩大规模，以便能够提供即时和廉价的交易，并满足数十亿用户的需求，而不仅仅是数千名用户。那么，好消息是，一个二层（L2）扩容解决方案的生态系统已经在以太坊周围蓬勃发展，并为大众提供了以多种方式扩展以太坊的途径。我们说“二层（L2）”，因为这些创新的工作原理是从区块链的外围附加到
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2023-10-23 22:31:17
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python_岭回归_线性模型_L2 正则化(2)作学习曲线由于岭回归是正则化的，因此它的训练分数要别对 LinearRegress...
原创
2022-07-18 14:48:13
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正则化是为了防止过拟合。1. 范数范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。 范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下： L1范数：当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。L2范数：当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 也就是欧几里得距离公式。 在二维情况下，不同范数的图形如下， q表示的是范
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2024-04-16 21:09:41
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都在说加正则化项能防止过拟合，可是为什么它可以防止过拟合呢呢 说这个东西之前我们先讲一下什么是 L2 范数，以及什么是过拟合L2范数 &nb
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2024-04-26 17:02:25
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其实我的专业不是数学专业，只不过在阅读paper时，我们会经常看到0范数或者1范数这些范数问题。本文就来分析看看到时什么是范数？什么是0范数、1范数、2范数？它们的区别又是什么？为了方便某些着急的people，先直观的列举：0 范数：向量中非零元素的个数。1 范数： 向量中各个元素绝对值之和。2 范数： 向量中各个元素平方和的 1/2 次方，L2 范数又称 Euclid
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2023-07-05 22:22:19
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# 理解与实现 L2 架构
L2 架构（Layer 2 Architecture）是现代软件开发实践中的一个重要概念，通常用于分层设计，使系统更加模块化、可维护和易于扩展。本文将详细介绍如何实现 L2 架构，分步骤说明，并附上代码示例和相应的类图、序列图。
## 整体流程
在实现 L2 架构之前，我们需要了解整体流程。以下是实现 L2 架构的步骤：
| 步骤 | 描述
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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前言Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。 上面的对比图来源于官网，官方认为，这两
