机器学习平台 PAI正则化-阿里云

大模型开发：解释正则化及其在机器学习中的作用。

正则化是机器学习中用于防止模型过拟合的一种技术。正则化的主要目的是限制模型的复杂度，以减少过拟合的风险，即模型在训练数据上表现得很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。通过在损失函数中添加一个正则项，可以缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性。正则化的作用可以总结为以下几点：限制模型参...

【机器学习】正则化 Regularization 过拟合欠拟合

欠拟合（under fit）：还没有拟合到位，训练集和测试集的准确率都还没有到达最高，学的还不到位。过拟合（over fit）：拟合过度，训练集的准确率升高的同时，测试集的准确率反而降低。学的过度了（走火入魔），做过的卷子都能再次答对（死记硬背），考试碰到新的没见过的题就考不好（不会举一反三）。 ...

机器学习第6天：线性回归模型正则化

机器学习专栏机器学习_Nowl的博客正则化介绍作用：正则化是为了防止模型过拟合原理：在损失函数中加入一个正则项，使模型减少损失的同时还要降低模型复杂度它往往给模型约束，来使它无法完全迎合训练集数据在本文中我们将看到三种正则化方法三种方法思想差不多，只是约束模型复杂度的方法不同岭回归岭回归成本函数我...

【机器学习基础】正则化

1 过拟合问题如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。1.1 回归问题中的过拟合在线性回归中，我们可能遇到上面这几个问题：第一个属于高偏差，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个...

机器学习正则化线性模型和模型保存

1 正则化线性模型1.1 岭回归岭回归(Ridge Regression ，又名 Tikhonov regularization)是线性回归的正则化版本，即在原来的线性回归的 cost function 中添加正则项（regularization term）:以达到在拟合数据的同时，使模型权重尽可能...

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用Ridge岭回归进行正则化（十三）

[toc]1.前言1.1 岭回归的介绍岭回归（Ridge Regression）是一种常用的线性回归方法，用于处理具有共线性（collinearity）问题的数据集。在普通最小二乘线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致估计的回归系数不稳定，甚至无法准确估计。岭回归通过引入一个...

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LASSO回归进行正则化（十二）

[toc]1 前言1.1 LASSO的介绍LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项，通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征...

学习笔记：机器学习经典算法-模型正则化

模型正则化 Regularization 是通过约束模型参数值的大小实现解决模型方差过大（过拟合）问题的一种标准处理手段。通过模型正则化处理可以在保持模型具有较高复杂度的前提下提高模型的泛化能力。关于向量的Lp范数 Lp范数: 数学上表达为向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方 $\|\v...

《python机器学习从入门到高级》：线性回归和正则化（含源码）

《python机器学习从入门到高级》：线性回归和正则化✨本文收录于《python机器学习从入门到高级》专栏，此专栏主要记录如何使用python实现机器学习模型，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研...

常见的机器学习模型正则化的方式

请列举常见的机器学习模型正则化的方式，简述自己对不同方法的理解。答：第一类：引入参数范数惩罚项通过在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型的学习能力。其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。这种正则化方式可以从解空间形状、函数叠加和引入贝叶斯先验（L1正则化引入拉普拉斯先验、L2正则化引入高斯先验...

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更新时间 2024-03-27 21:43:13

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