线性回归用一个线性函数对提供的已知数据进行拟合，最终得到一个线性函数，使这个函数满足我们的要求（如具有最小平方差,随后我们将定义一个代价函数，使这个目标量化），之后我们可以利用这个函数，对给定的输入进行预测（例如，给定房屋面积，我们预测这个房屋的价格）。 如图所示（得到了一条直线）： 假设我们最终要的得到的假设函数具有如下形式： 其中，x是我们的输入，theta是我们要求得的参数。我们的目标是使
一.权重初始化（正态分布可以加速学习）：初始化权重，使其数据保持标准差在1左右以防止梯度消失或者爆炸，在卷积神经网络中常用，pytorch直接默认了自定义初始化权重import torch.nn as nn
import torch
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
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2023-12-31 14:24:51
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在pytorch中进行L2正则化，最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率，相当于L2正则化中的，也就是：
中的。但是有一个问题就是，这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数，包括权值和偏置同时进行的，很多时候如果对进行L2正则化将会导致严重的欠拟合1，因此这个时候一般只需要对权值进行正则即可，当然，你可以获取模型中的所有权值，然后按照定义的方法显式地进行处理，
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2024-05-18 16:03:12
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线性回归为什么加正则项https://zhuanlan.zhihu.com/p/410358244 1 正则项的含义在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系数的大小加入到损失函数中，以限制模型的复杂度。在线性回归中，通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为：L1正则项（Lasso）： L2正则项（Ridge）： L1正则
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2023-10-08 09:27:46
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1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward）2. DNN神经网络的反向更新（BP）3. DNN神经网络的正则化1. 前言和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。2. DNN的L1和L2正则化想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。而DNN的
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2024-04-07 20:44:40
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Tensorflow2.0笔记本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师目录Tensorflow2.0笔记2.7Batch Normalization(批标准化)：2.8池化(pooling)2.9舍弃（Dropout）2.10CNN的主要模块2.7Batch Normalization(批标准化)： 对一小批数据在网络各层的输出做标准化处理，其具体实现方式如图 5
什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化常见的数据标准化形式：标准化和归一化将数据减去其平均值使其中心为 0，然后将数据除以其标准差使其标准差为 1。Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将
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2024-03-21 21:48:07
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为防止网络过拟合，在损失函数上增加一个网络参数的正则化项是一个常用方法，下面介绍如何在Tensorflow中添加正则化项。tensorflow中对参数使用正则项分为两步:step1: 创建一个正则方法(函数/对象)step2: 将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上下面详细介绍：step1: 创建一个正则化方法regularizer_l1 = tf.contrib.layers.l1_regu
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2024-04-11 20:37:08
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tensorflow2.0基础模型选择并构建模型model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])配置模型model.compile(optimizer=tf.keras.optimiz
# PyTorch中的正则项
在深度学习中，正则化是一种用于提高模型泛化能力的技术。它通过增加一个约束项来控制模型的复杂性，从而防止过拟合。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，支持各种正则化方法。本文将介绍PyTorch中的正则项，并提供相应的代码示例。
## 什么是正则化
正则化的基本思想是对模型的复杂性进行控制，通过惩罚模型中某些参数的值来促使模型更简单、泛化能力更强。常见的正则
Table of Contents逻辑回归[Logist 函数](#Logist 函数)目标函数[最大似然求解Loss Function](#最大似然求解Loss Function)运用梯度下降得到参数更新递推公式Logistic回归与梯度上升法逻辑回归解决多分类问题方法一：OvR方法二：OvO方法三：softmax逻辑回归标准逻辑回归是结果为0，1的二分类算法。目标是求，若其大于，则预测分类结果
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2024-10-26 16:01:44
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正则化：避免过拟合的方法之一。在我们使用模型训练数据时，会遇到欠拟合和过拟合的问题，关于欠拟合和过拟合详情请点击。
原创
2019-01-26 19:37:16
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Tensorflow中的正则化参数加正则项在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项.tensorflow中对参数使用正则项分为两步:创建一个正则方法(函数/对象)将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上如何创建一个正则方法函数tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=Non...
原创
2021-07-09 11:05:57
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正则作用的对象是目标函数，如图对均方误差使用 ℓ2 正则：
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_) + tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w))
1. 基本工作原理
weights = tf.constant([[1., -2.], [-3., 4.]])
with tf.Session() as s
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2017-03-19 16:38:00
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前期知识储备：卷积神经网络、概率论（贝叶斯公式）、机器学习、pytorch 生成器的目标是学习到样本的数据分布，从而能生成样本欺骗判别器；判别器的目标是判断输入样本是生成/真实的概率。 公式中P(AB)为事件AB的联合概率。即A和B同时发生的概率。解释条件概率表中的第一个概率。当x=0时(条件)，y=0的概率：先算P(X,Y)联合概率即同时发生的概率（频
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2024-07-31 22:38:35
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TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops# Arithmetic Operators
import tensorflow as tf
# 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符，就无法被正
# Java正则表达式的否定匹配
## 引言
正则表达式是一种强大的文本匹配工具，它可以用来在字符串中查找、替换和提取特定的模式。Java提供了内置的正则表达式引擎，使得我们可以轻松地使用正则表达式进行字符串处理。然而，在实际应用中，我们有时需要匹配字符串中不符合特定模式的部分。本文将介绍如何在Java中使用正则表达式进行否定匹配。
## 什么是否定匹配
否定匹配是指在正则表达式中查找不符
原创
2023-08-24 23:13:30
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# 在 Android 中使用正则表达式加空格
在 Android 开发中，正则表达式（Regular Expressions，简称 `Regex`）是处理字符串的强大工具。它允许我们对字符串进行复杂的匹配与替换操作。本文将指导你如何在 Android 应用中使用正则表达式来给字符串中的特定部分添加空格。
## 流程概览
以下是使用正则表达式加空格的基本流程：
| 步骤 | 描述
正则表达式（regular expression，简写为regex）是一个字符串，用来描述匹配一个字符串集合的模式。可以用正则表达式来匹配、替换和分割字符串。在爬虫中，可以方便地提取信息。
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2023-06-09 08:49:38
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# 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
