过拟合解决办法： 加数据 特征选择/特征提取（比如PCA） 正则化 正则化框架： 常用的有两种范数: L1正则是不存在解析解的，我们能求L2范数的目标函数： 所以w为： 对目标函数求导，令其导数为0： 得w估计： 与最小二乘估计对比：
数据挖掘算法总结 1.分类算法 所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分类法等等 决策
最优化方法：L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化方法之一：L范数正则化（规格化）。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数）： 规则项Ω(w) loss项可参考[机器学习算法及其损失函数
说明：elasticsearch查询结果是根据什么排序的呢？答案是根据相关性得分的高低来排序，本篇着重说明elasticsearch打分机制背后的理论。 主要是翻译自elasticsearch官方文档，官方文档地址如下： 相关性打分背后的理论：https://www.elastic.co/guide/en/elastic
可能因为报的是研究员岗，所以面试的问题都很数学，太难了。 一面 矩阵连乘的算法复杂度计算 问题1：计算N个矩阵做乘法的时间复杂度。矩阵大小分别为(a0, a1), (a1, a2), ... (an-1, an)。 回答：\(a_0*a_1*a_2+a_0*a_2*a_3+...+a_0*a_{n-1}*a_n\) 问题2：这里面会存在一个问题，如果更换乘法
原文链接：https://www.zhihu.com/question/20924039 我尽量用通俗一点的话来解答一下楼主的问题，r(d)可以理解为有d的参数进行约束，或者 D 向量有d个维度。咱们将楼主的给的凸优化结构细化一点，别搞得那么抽象，不好解释； , 其中，咱们可以令: f() = .ok，这个
函数签名：def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord参数表示求什么类型的范数，具体参见下表 下面是用代码对一个列表求上面的范数 1 import numpy as np2 3 x = [1,2,3,4]4 x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1)5 x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2)6 x3 = np.linalg
1.线性代数复习 向量： 矩阵： 迹：n×n矩阵A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹。A与A’的迹相同 谱：矩阵A的谱半径等于矩阵A的特征值的模的最大值；若特征值为复数，则谱半径为实部与虚部的平方和的开方。 范数||x||：正定性（||x||>=0且||x||=0<=>x=0
目录 正则化策略 正则化策略 1. 数据增强 2. \(L_1\) 和 \(L_2\) 正则化 3. Dropout 4. DropConnect 5. Early stopping 参考文献： 【1】 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 【2】机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择 【3】论文：Regularization and Opt
目录 定义 解释 图形解释 梯度解释 一个简单的例子 Proximal Algorithms 定义 令\(f: \mathrm{R}^n \rightarrow \mathrm{R} \cup \{+ \infty \}\)为闭的凸函数，即其上镜图: \[ \mathbf{epi} f = \{ (x, t) \in \mathrm{R}^n \times \mathrm{R}| f(x) \le t\} \] 为非空闭
线性回归 机器学习基本算法之一的线性回归的基本原理，其要点如下： 线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数； 最小二乘法可用于解决单变量线性回归问题，当误差函数服从正态分布时，它与最大似然估计等价； 多元线性回归问题也可以
1. “稳健”模型：满足L约束 （1）对于参数扰动的稳定性 如模型与是否有相近的效果。 （2）对于输入扰动的稳定性 如与是否有相近的效果。 2. L约束： 当，。 存在某个常数C（与参数有关，与输入无关），使下式恒成立 其中，越小越好，意味着对输入扰动越不敏感。 3. 神经网络中的L约束： 单层全连接，为激活
离散时间信号的时域表示 在连续时间系统中，我们表示用\(x(t)\)来表示一个信号，其中\(t\)的取值是连续的，在离散时间系统中，我们\(x[n]\)这个序列来表示一个信号，其中\(n\)的取值只能为整数，对于非整数的n，\(x[n]\)没有定义而不是取值为0。 一个序列可写为 \[ x[n] = \{..., 0.95, -0.2
https://wenku.baidu.com/view/8114245a376baf1ffd4fad3e.html https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888 简单浏览，有待继续学习。
李宏毅机器学习第一次作业 1. 什么是机器学习？ 略 2. 中心极限定理、正态分布、最大似然估计 略 3. 线性回归 Loss Function 推导 4. 损失函数和凸函数之间的关系 损失函数，即判断这个网络性能的函数，表示为L(a,y) 5. 全局最优和局部最优 全局最优，理解为整个的最优化，局部最优，找
原文地址：https://www.jianshu.com/p/e5c9a9fc84d4 为什么正则化可以缓解过拟合？ 过拟合时，拟合函数的系数往往非常大。过大的权重会导致模型过多地学习到某些数据的个性特征，从而导致过拟合。更少的参数（实际是更多的参数取值为0或取值趋于0），模型倾向于变得简单。 规则化函数\(\Omega\)
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【一.向量范数的几何直观理解】 \quad我们知道，一个函数：f:Rn↦Rf:R^n\mapsto Rf:Rn↦R 被称为RnR^nRn空间的一个范数,如果它满足以下三条性质：（以下以∥⋅∥\left\|\cdot\right\|∥⋅∥来代表这个函数） \quad(1)正定性：∥x∥≥0,∀x∈Rn\left\|x\right\|\geq0,\forall x\in R^n∥x∥
一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： OK，到这里，如果你在机器学习浴血奋战多年，你会发现，哎哟哟，机器学习的大部分带参模型都和这个不但形似，而且神似。是的，其实大部分无非就是变换这两项而已。对于第一项Loss函数，如果是Square loss，那就是最小二乘了；如果是Hinge Loss，那
范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。 它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。 空间范数 常用范数 1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│ 2-范数：║x║2=（│x1│2+│x
原文地址：https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888 我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理
