理解正则化（regularization）（贝叶斯角度还不清楚）

一、正则化 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： 其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差。因为我们的模型是要拟合我们的训练样本的嘛，所以我们要求这一项最小，也就是要求我们的模型尽量的拟合我们的训练数据。但正如上面说言，我们不仅要保证训练误差最小，我们更希望我们的模型测试误差小

文章目录前言1.贝叶斯法则2.正则化项3.贝叶斯正则化第III层贝叶斯框架第II\text{II}II层贝叶斯框架贝叶斯正则化算法步骤参考资料参考资料 前言 上一篇：正则化 下一篇：贝叶斯正则化与提前终止法关系 1.贝叶斯法则 贝叶斯法则： P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​ P...

在看完大佬们写的几篇很有启示的文章后，链接：机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？​www.zhihu.comElasticNet回归及机器学习正则化_人工智能_曾时明月-CSDN博客​blog.csdn.net以下为个人对正则化Regularization是what, how to apply, where its come from, and its code 的拙见。如果有理解的不对的地...

本文介绍了《机器学习》课程第十一讲的内容，包括贝叶斯正则算法、在线学习算法及如何开发机器学习算法的内容。

为了解决过拟合和欠拟合，有两种对特征进行处理的方法，第一种是去除掉一些特征，另一种就是对降低特征的参数值，让不重要的特征提供很少的贡献，正则化法就是采用第二种方法。http://www.jianshu.com/p/7ed336956ea0

机器学习中防止过拟合的方法：3种 增加数据集 正则化<多用L2正则化> Dropout<深度学习中常采用的一种正则化方法> 这里简单解释一下Dropout方法：Dropout可以简单地理解为在DNNs训练的过程中，以概率P丢弃部分神经元，即：使得被丢弃的神经元输出为0。使用时要注意Dropout率的选择（0.01，0.25，0.5） 正则化：通过修

频率派与贝叶斯派 　　1）频率派： 　　把需要推断的概率参数θ看做是固定的未知常数，即概率虽然是未知的，但最起码是确定的一个值，同时，样本X 是随机的，所以频率派重点研究样本空间，大部分的概率计算都是针对样本X 的分布；” 　　2）贝叶斯派： 　　认为概率参数是随机变量，而样本X 是固定的，由于样本是固定的，所以他们重点研究的是参数的分布。于是就有了先验概率和后验概率。 　...

从贝叶斯角度，正则项等价于引入参数$w$的先验概率分布。常见的L1/L2正则，分别等价于引入先验信息：参数$w$符合均值为0的拉普拉斯分布/高斯分布。

本文对应ML公开课的第11个视频。前半部分仍然是讲学习理论的内容，后半部分主要讲述一些在具体应用中使用ML算法的经验。学习理论的内容包括贝叶斯统计和正则化(Bayesian statistics and Regularization)、在线学习(Online Learning)。ML经验包括算法的诊断(Diagnostics for debugging learning algorithms)、误差分析(error analysis)、销蚀分析(ablative analysis)、过早优化(prematu

之前为了降低产生过拟合的可能性，我们从样本的所有属性中选取一部分属性集用以训练模型，这里介绍一种防止过拟合的不同的方法—正则化，这种方法会保留所有参数。

上一节介绍了从权重衰减的角度描述正则化的本质，本节从贝叶斯概率的角度对正则化进行描述。

转载于Regularized Regression: A Bayesian point of view 过拟合 谈正则化之前，我们先来看一看过拟合问题。 以一维的回归分析为例，如上图，如果用高阶多项式去拟合数据的话，可以使得训练误差EinEinE_{in}很小，但是在测试集上的误差就可能很大。 造成这种现象的原因就是因为我们使用的模型过于复杂，根据VC维理论：VC维...