水熊虫
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机器学习之MSE

本文想介绍一下MSE这个优化函数,通过MSE这个损失函数来看机器学习中一些底层的理论。标准方程J(θ)=E[(y−y^)2](1.1)J(\theta)=E[(y-\hat{y})^{2}] \tag{1.1}J(θ)=E[(y−y^​)2](1.1)公式1.1是均方误差的一个简单的表示,很明显我们就是要求的一个参数能够使得J(θ)J(\theta)J(θ)最小。最小化的代价函数J(θ)J(\th

机器学习之L1正则化

本文咱们来看下L1正则化的深入分析。L1正则化的表达形式如下$$||w||_{1}=\sum_{i} |w_{i}|$$通过上面的计算方式能够看出L1正则化的计算方式是将所有权重的绝对值求和。接下来还是从线性回归中看L1正则化的影响。$$\bar{J}(w;X;y)=\alpha ||w||_{1} + J(w; X;y)$$对应的梯度为$$\triangledown_{w} \bar{J}(w;

机器学习之特征选择

特征选择也是机器学习一个比较大的话题,一个好的特征选择,可以简化模型,改善性能减少计算开销,改善通用性减低过拟合分享,接下来就来介绍一些特征选择的方法。过滤方法

机器学习之正则化

正则化正则化是结构风险最小化策略的实现,模型越复杂,正则化项越大(参数越多),所以正则化项可以采用参数向量的范数。正则化的目的是选择经验风险和复杂度同时最小的一个模型。正则化选择我们经常使用L1范数或是L2范数进行作为正则化项,甚至你还知道引入这种范数能够减低过拟合的问题,但是引入了正则化项就能防止过拟合呢?先看看这些范数都是怎么定义的。ω 是属性权重L0范数: ω 的非0元素的个数。L1范数:
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