统计机器学习入门——线性模型选择与正则化1（上）

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2023-01-12 15:15:53
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统计机器学习入门——线性模型选择与正则化1-CSDN公开课-专题视频课程
统计机器学习入门——老司机带你读经典"系列课程使用经典的ISLR（An Introduction to Statistical Learning with Applications in R）为教材，结合具体案例，介绍统计学习的基本概念和常用算法...
机器学习中L1 L2正则化项(范式，惩罚项)
1. 什么是L1 L2？ 正则化项，范式，惩罚项是不同学科范畴的学者的不同叫法，具体如下： 在机器学习称作正则化； 统计学领域称作惩罚项； 数学界会称作范数。 L1范数：L1范数就是曼哈顿距离，向量中每个元素绝对值的和 L2范数：L2就是欧式距离，向量元素绝对值的平方和再开平方 2. 在机器学习中L1 L2起到的作用是？ 有如下比较普遍的解释： L1正则化：可以产生稀疏权值...
第六章线性模型选择+正则化
正则化（Regularization）是指在机器学习和统计学中，通过引入额外的约束或惩罚项来防止模型过拟合的一种技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现较差的现象。正则化通过限制模型的复杂度，从而提高模型在未见数据上的泛化能力。在回归分析中，常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）
使用L1范数惩罚进行Lasso回归（正则化）解决机器学习线性回归模型幻觉和过拟合的原理
L1正则化通过给线性模型增加一个与权重参数的L1范数作为惩罚，并使得目标函数变为原线性模型加上λ倍惩罚，通过调节λ的值影响模型权重参数的值，最终压缩部分权重参数的值为0来减少部分特征（自变量）对模型的影响。
正则化的通俗解释_机器学习 正则化
可用相互制约的思维来理解有些存在规则正则化有另外一个名字：惩罚项。试想：如果某一个东西超过了一些限制，我们需要用一些手段来进行制约。提问：为什么不可以从这个东西本身直接约束呢？试想：如果这个东西对其他的因素有着关键作用呢，是不是需要考虑相互平衡的问题？目录：过拟合聊一下有正则和无正则实例对比自由度的概念正则化加入方式正则化内容,区别,推导,总结先聊一下过拟合我们在判断事物的时候可能以偏概...
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