机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。
从数学和统计学的角度来理解过拟合和欠拟合，我们需要考虑模型的参数数量和拟合数据的程度。
对于机器学习问题，我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候，我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合，但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据，也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据，对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
作者：Ankit Chaoudhary 翻译：笪洁琼 校对：梁傅淇 通过本文与大家讨论一个被称为正则化的贪心森林算法。 引言 作为一名参与多个机器学习竞赛数据科学家，我总是在寻找“尚未流行”的算法。
0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。 工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等
假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类算法
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包，Numpy包支持在多维数据上的数学运算，提供数据结构以及相应高效的处理函数，很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库；
.但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题.
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 ℓ 1 \ell_1 ℓ1-norm 和 ℓ 2 \ell_2 ℓ2-norm，中文称作 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。
本文主要介绍了如何在TensorFlow中应用正则项来防止过拟合，包括创建正则方法函数、将正则方法应用到参数上、应用正则化方法到参数上、将正则项损失加到损失函数上等。使用tf.get_variable和tf.variable_scope可以方便地实现参数的正则化，避免过拟合现象的发生。
深度学习可能存在着数据 过拟合 问题，即存在 高方差。常见的解决方法有两个：一个是 正则化；另一个是 更多数据，更多数据 是一个非常可靠的方法，但是可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据，或者获取更多训练数据的成本很高，正则化 则没有这些问题，它通常有助于避免过拟合或减少网络误差。
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文介绍了四种正则化方法，用以优化神经网络模型的训练。并附python+keras实战。关注公众号并发送关键字"正则化数据集"获取数据集下载指引，发送关键字"正则化代码"获取完整代码。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束（如L1或L2）的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法是正则化（regularization），正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
作为曾参与机器学习竞赛的数据科学家，我一直在寻找“非主流”的算法。使用这些算法可能不会成为竞争的赢家。但是他们有独特的预测方式。这些算法可以在集成模型中使用，以获得其他流行的梯度下降算法（XGBoos
逻辑回归 (Logistic Regression)是分类问题的一个代表算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 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，这里对DNN的正则化方法做一个总结。 DNN的L1与L2正则化 想到正则化，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L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个
到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。
正则化MF就是在MF的损失函数上加了个正则化项，以便惩罚(在分解矩阵中施加过大的参数)的情况。
特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化了，这个看似简单却十分重要的概念，还是需要深
更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout)，梯度检测。 一、训练/验证/测试集(Train/dev/test sets) 一般来说为了充分利用已有数据以及让模型预测的更加一般化，通常将数据划分成训练/验证/测试集，划分比例一般为60%-20%-20%。 1.数据划分比例需要注意的问题 在大数据时代，我们很容易
数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅，却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你。
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：
有偏估计，允许估计有不大的偏度，以换取估计的误差显著减小，并在其残差平方和为最小的原则下估计回归系数。
深度学习是机器学习的一个分支，是基于数据来学习表示数据的一组算法。下面我们列出最受欢迎的一些深度学习算法。
如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题那么最先想到的方法可能就是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常可靠的办法，但你可能无法时时准备足够多的训练数据或者获取数据的成本很高。
2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？
深层神经网络参数调优（二）——dropout、题都消失与梯度检验 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化，这个是一种正则化的方式，之前学过L1、L2正则化，这个则是另一种思想的正则化。dropout，主要是通过随机减少一些神经元，来实现减少w和b，实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p，对于神经网络中的所有神经元，在每一次FP、BP的时候，都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元，则不参与本次的运算，即不接收输入，也不输出结果。 2、具体
作者：石文华 编辑：龚 赛 介 绍 深度学习是机器学习的一个分支，是基于数据来学习表示数据的一组算法。下面我们列出最受欢迎的一些深度学习算法。 卷积神经网络 深度信念网络 自动编码器 递归神
这里忽略了常数项b。为了让z不会过大或者过小，思路是让w与n有关，且n越大，w应该越小才好。这样能够保证z不会过大。一种方法是在初始化w时，令其方差为
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
本篇主要介绍了机器学习与数据科学背后的数学技术十大应用之基础机器学习部分与降维部分。
线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视，但实际上，它是数据科学主要领域--包括计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）等热门领域的强力支撑。
作者：Savan Patel 时间：2017年5月3日 原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-2-svm-support-vector-machine-theory-f0812effc72
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
本文从非线性数据进行建模，带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
选自Medium 作者：Prashant Gupta 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 训练机器学习模型的要点之一是避免过拟合。如果发生过拟合，模型的精确度会下降。这是由于模型过度尝试捕获训练数据集的噪声。本文介绍了两种常用的正则化方法，通过可视化解释帮助你理解正则化的作用和两种方法的区别。 噪声，是指那些不能代表数据真实特性的数据点，它们的生成是随机的。学习和捕捉这些数据点让你的模型复杂度增大，有过拟合的风险。 避免过拟合的方式之一是使用交叉验证（cross validation），这有利于估计测试集中
机器学习常见算法的一种合理分类：生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。例如，Scikit-Learn文档页面通过学习机制对算法进行分组，产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等…但这样的分类并不实用。应用机器学习时通常不会直接想，“今天训练一个支持向量机”，而是通常有一个最终目标，例如利用某算法来预测结果或分类观察。 图1机器学习技术的机器人大脑 机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理，意思是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于
回归器（Regressor）是一种常用的机器学习算法，可以用于预测数值型变量的值。在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，回归器是一种高效的算法，可以用于许多应用领域，如金融、医疗、物联网等。本文将详细介绍AI人工智能在Python中构建回归器的原理、优缺点、应用场景和实现方法。
L2正则是一种减少过拟合的一种经典方法，它在损失函数中加入对模型所有权重的平方和，乘以给定的超参数（本文中的所有方程都使用python，numpy，和pytorch表示）：
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R（M×N）”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
在深度神经网络中最常用的方法是Regularization和dropout。在本文中，我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们
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