Lasso

機器學習方法:迴歸(二):稀疏與正則約束ridge regression,Lasso

歡迎轉載,轉載請註明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 “機器學習方法“系列,我本著開放與共享(open and share)的精神撰寫,目的是讓更多的人瞭解機器學習的概念,理解其原理,學會應用。希望與志同道合的朋友一起交流,我剛剛設立了了一個技術交流QQ群:43 […]

機器學習損失函式、L1-L2正則化的前世今生

前言: 我們學習一個演算法總是要有個指標或者多個指標來衡量一下算的好不好,不同的機器學習問題就有了不同的努力目標,今天我們就來聊一聊迴歸意義下的損失函式、正則化的前世今生,從哪裡來,到哪裡去。 一.L1、L2下的Lasso Regression和Ridge Regression 對於機器學習,談到正 […]

筆記︱範數正則化L0、L1、L2-嶺迴歸&Lasso迴歸(稀疏與特徵工程)

  機器學習中的範數規則化之(一)L0、L1與L2範數 部落格的學習筆記,對一些要點進行摘錄。規則化也有其他名稱,比如統計學術中比較多的叫做增加懲罰項;還有現在比較多的正則化。 ———————————————————————————————————————————— 一、正則化背景 監督機器學習問題 […]