本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~   在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择.通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数: 2) L1正则化 vs L2正则化. 作为损失函数   L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE).总的说来,它是把目标值(\(Y_{i}\))与估计值(\

转自:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM原理 =>解决稀疏数据下的特征组合问题, 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度 对于categorical(类别)类型特征,需要经过One-Hot Encoding转换成数值型特征.CTR

https://blog.csdn.net/tianguiyuyu/article/details/80438630 以上是莫烦对L1和L2的理解 l2正则:权重的平方和,也就是一个圆 l1正则:权重的绝对值之和,等价与一个正方形. 图中,正则项和损失项的交点就是最优解的位置,我们可以看到,在只有2个参数的情况下,l1倾向使得某个参数直接为0:l2倾向使得某些参数逼近0 再看下吴恩达的理解 正则化的意义:在于让高阶的参数逼近0,使其对拟合函数的贡献变小:可以看到theta3和theta4,我们给

SVM的标准形式是\begin{align*} \min_{\boldsymbol{w}} \ \ \ \frac{\lambda}{2} \|\boldsymbol{w}\|^2 + \frac{1}{M} \sum_{i=1}^M \max \{0, 1 - y_i (\boldsymbol{w}^\top \boldsymbol{x}_i + b) \} \end{align*}其中$\boldsymbol{x}_i \in \mathbb{R}^d$,$y_i \in \{1,-1\}$

原文:VSTO学习笔记(三) 开发Office 2010 64位COM加载项 一.加载项简介 Office提供了多种用于扩展Office应用程序功能的模式,常见的有: 1.Office 自动化程序(Automation Executables) 2.Office加载项(COM or Excel Add-In) 3.Office文档代码或模板(Code Behind an Office Document or Template) 4.Office 智能标签(Smart Tags) 本次我们将学习使

一.for循环 1.for - 循环代码块一定的次数 遍历数组最常用到的for循环,是最为熟知的一种方法 for (var i=0; i<5; i++) { x=x + "The number is " + i + "<br>"; } 从上面的例子中,可以看到: Statement 1 在循环开始之前设置变量 (var i=0). Statement 2 定义循环运行的条件(i 必须小于 5). Statement 3 在每次代码块已被执行后增加一

Lodop提供了一些打印项类型,默认是普通项,通过设置打印对象的类型,可以实现一些普通项不能实现的效果.例如:该博客另一篇博文 标题是Lodop打印控件 打印‘接下一页’‘以下空白’,就用了眉脚项. 普通项:默认纯文本打印项(ADD_PRINT_TEXT)为普通项,只输出当前页,如果内容超过打印项宽度,且高度不够,该纯文本打印项会隐藏后面的内容.如果是超文本(例如:ADD_PRINT_HTM),超过打印项高度会自动分页.1.只在当前页输出.2.如果该纯文本打印项内容超过打印项宽度,且高度较大,该

JS中的forEach.$.each.map方法推荐 转载  2016-04-05   投稿:jingxian    我要评论 下面小编就为大家带来一篇JS中的forEach.$.each.map方法推荐.小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧   forEach是ECMA5中Array新方法中最基本的一个,就是遍历,循环.例如下面这个例子: [1, 2 ,3, 4].forEach(alert); 等同于下面这个for循环 ? 1 2 3 4 var arr

原理: 高级浏览器支持forEach方法语法:forEach和map都支持2个参数:一个是回调函数(item,index,list)和上下文: forEach:用来遍历数组中的每一项:这个方法执行是没有返回值的,对原来数组也没有影响: 数组中有几项,那么传递进去的匿名回调函数就需要执行几次: 每一次执行匿名函数的时候,还给其传递了三个参数值:数组中的当前项item,当前项的索引index,原始数组input: 理论上这个方法是没有返回值的,仅仅是遍历数组中的每一项,不对原来数组进行修改:但是我们

''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L

改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程!! 1. 整个课程分为四个部分,如上图所示. 第一部分将研究逻辑分类器,随机优化以及实际数据训练. 第二部分我们将学习一个深度网络,和使用正则化技术去训练一个更大的模型 第三部分我们将深入研究图像和卷积模型 第四部分我们将学习文本和序列,我们将训练嵌入和递归模型 2. 课程将注重分类问题的研究 分类问题:典型的情况是你有很多样本,我们称为训练数据集,我们已经把他们归类了. 现在有一个全新的样本,你的目标是要指出这个样本属于哪一类? 3. 机器

在线最优化求解(Online Optimization)之五:FTRL 在上一篇博文中中我们从原理上定性比较了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表现.有实验证明,L1-FOBOS这一类基于梯度下降的方法有比较高的精度,但是L1-RDA却能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性.那么这两者的优点能不能在一个算法上体现出来?这就是FTRL要解决的问题. FTRL(Follow the Regularized Leader)是由Google的H. Brendan McMahan在2010年提出

什么是模式识别(Pattern Recognition)? 按照Bishop的定义,模式识别就是用机器学习的算法从数据中挖掘出有用的pattern. 人们很早就开始学习如何从大量的数据中发现隐藏在背后的pattern.例如,16世纪的Kepler从他的老师Tycho搜集的大量有关于行星运动的数据中发现了天体运行的规律,并直接导致了牛顿经典力学的诞生.然而,这种依赖于人类经验的.启发式的模式识别过程很难复制到其他的领域中.例如手写数字的识别.这就需要机器学习的技术了.(顺便提一下,开普勒定律在物理

这是最近看到的一个平时一直忽略但深入研究后发现这里面的门道还是很多,Linear Regression及其正则方法(主要是Lasso,Ridge, Elastic Net)这一套理论的建立花了很长一段时间,是很多很多人的论文一点点堆起来的一套理论体系.如果你只停留在知道简单的Linear Regression,Lasso, Ridge, Elastic Net的原理,没有深入了解这套理论背后的故事,希望你能从这篇博客中有所收获,当然博主水平有限,也只是稍微深入了一些,如果你是主要做这方面的工作,

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归 上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

XGBoost训练: It is not easy to train all the trees at once. Instead, we use an additive strategy: fix what we have learned, and add one new tree at a time. We write the prediction value at step t as $\hat{y}^{(t)}_i$,so we have $\hat{y}^{(0)}_i = 0$ $\

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学

遵循统一的机器学习框架理解SVM 一.前言 我的博客仅记录我的观点和思考过程.欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法. 二.理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法(Algorithm) 按照如上所说框架,SVM最核心的就是使用了 Hinge Loss 和 核方法 . SVM: Hinge Loss + Kernel Method Model 给定数据集 \((x^1,