1.L2正则化(岭回归) 1.1问题 想要理解什么是正则化,首先我们先来了解上图的方程式.当训练的特征和数据很少时,往往会造成欠拟合的情况,对应的是左边的坐标:而我们想要达到的目的往往是中间的坐标,适当的特征和数据用来训练:但往往现实生活中影响结果的因素是很多的,也就是说会有很多个特征值,所以训练模型的时候往往会造成过拟合的情况,如右边的坐标所示. 1.2公式 以图中的公式为例,往往我们得到的模型是: 为了能够得到中间坐标的图形,肯定是希望θ3和θ4越小越好,因为这两项越小就越接近于0,就可以得

源代码下载 效果图: 本程序主要实现: N阶贝塞尔曲线(通用公式) 本程序主要使用技术 MVVM InterAction 事件绑定 动态添加Canvas的Item 第一部分公式: n=有效坐标点数量 i=坐标点的下标 P是坐标 t是时间0~1之间 有效坐标点是坐标点的数量减1 计算坐标时分开计算,x,y时分别计算两边 至于括号内上n下i是组合数 计算方法是: 换成贝塞尔的公式中的组合数是: 剩下部分应该是很简单了. 因为是求和,所以先是代入公式最后相加即可 例子(摘自百度) 3阶 2阶 现在给出

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zteny/article/details/57366074 一.预热 TFIDFSimilarity曾经是Lucene/Solr默认评分公式,但是从lucene-6.0开始已经改成BM25Similary了(详见Lucene-6789).但我们今天看的依然是TFIDFSimilarity,因为它相对简单一些,对我们理解评分过程有好处. 首先

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模

在MathType数学公式编辑器中可以通过更改公式颜色,起到美化.标注公式的效果.本教程将详解MathType中如何更改公式颜色. 点击菜单栏中的样式->格式->颜色,用户就可以根据自己的喜好选择想要的颜色. 更改字体颜色后的效果图: 如果默认的这几个颜色不够选择的话,还可以点击“其他”按钮,打开颜色库,点击需要的颜色后,点击“确定”按钮即可. 如果需要将某一颜色设为默认颜色,则需点击“编辑颜色菜单”按钮,设定好颜色后,点击“设为默认值”即可. 通过以上操作,即可完成在MathType数学公式

在论文创作期间,如果需要在文本中删除大量的公式,手动编号删除的工作量是比较大的,使用MathType引用公式编号功能就可以节约大量的时间,提供很大的方便.本教程将详解MathType引用公式编号功能. MathType提供四种类型的公式输入:inline.display style.left numbered display style.right numbered display style,分别是文本中的公式.没有编号的单行公式.编号在左边.编号在右边.这些功能都已经在安装MathType后

MathType应用在论文中时,有时会因为排版问题批量修改公式字体和大小,一个一个的修改不仅费时费力,还容易出现错误,本教程将详解如何在MathType公式编辑器中批量修改公式字体和大小. MathType公式编辑器中批量修改公式字体和大小的操作步骤: 步骤一 双击论文中的任意一个公式,打开MathType公式编辑器软件. 步骤二 点击菜单栏中的大小->定义,打开“定义尺寸”对话框.如果使用的是英文版MathType,点击size->define即可. 步骤三 在“定义尺寸”对话框中,通过更改

正常情况下,我们在安装完成MathType之后会直接加载在Word文档中,Word文档中的MathType比较复杂,新手操作遇到麻烦也是常有的事,今天就来给大家详解下Word文档中常见的MathType编辑公式问题. 问题一:在Word档 中插入公式 打开Word文档,将光标移到需要插入数学公式的位置,点击菜单栏中的MathType按钮,选择需要插入的公式类型,即可打开 MathType 软件界面,从而编辑自己想要的公式.   问题二:将公式转化为 Latex 代码 1.打开MathType数学

Lasso 回归 l1 正则化 The Lasso 是估计稀疏系数的线性模型. 它在一些情况下是有用的,因为它倾向于使用具有较少参数值的情况,有效地减少给定解决方案所依赖变量的数量. 因此,Lasso 及其变体是压缩感知领域的基础. 在一定条件下,它可以恢复一组非零权重的精确集. 主参数设置alpha : float, 可选,默认 1.0.当 alpha 为 0 时算法等同于普通最小二乘法,可通过 Linear Regression 实现,因此不建议将 alpha 设为 0. fit_inter

目录 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 1. 线性模型和正则化(Embedded方式) 2. 基于树模型的特征选择(Embedded方式) 3. 顶层特征选择算法(Wrapper方式) 4. 一个完整的例子 5. 总结 6. Tips 7. References 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法.有些机器学习方法本身就具

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解. 0. 正则化(Regularization ) 前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合.正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项,这个约束项被叫做正则化项(regularizer).在线

答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-39eca1f

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. R-CNN的全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法.后面要讲到的Fast

转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述: 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程.针对不同大小的物体检测,传统的做法是将图像转换成不同的大小,

norm代表的是距离,两个向量的距离:下图代表的就是p-norm,其实是对向量里面元素的一种运算: 最简单的距离计算(规范)是欧式距离(Euclidean distance),两点间距离是如下来算的,属于L2-norm: 另外一种就是出租车距离(也称之为曼哈顿距离):这是一种1-norm: L1-norm对应的就是1-norm,L2-norm对应的是2-norm: 注意上面的x代表的是两个向量的差值,x=v1-v2:x1=v1[1]-v2[1]. 下面的就是岭回归(L2-norm)和Lasso回