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反向传播神经网络

前向传播神经网络模型： 激活函数： 对输出进行编码： 加入正则化项的代价函数： 反向传播神经网络模型： △的更新公式： 反向传播神经网络的梯度公式为： 加入正则化项后： 对比之前线性回归的梯度公式： 梯度检测 对Θ随机初始化 最后用优化算法算出θ 结果评测： 优化算法：

加入正则化项是如何减少过拟合的

过拟合时加入正则化项为什么能减少过拟合，提高模型泛化能力？   要降低模型的复杂度，来获得模型更好的泛化能力。而降低模型的复杂度有两条路径：一是进行降维，进行特征约减，这样可以减少模型参数的个数。二是对参数进行约束。使得参数的取值范围减少。而第二种方法就是加正则项。 增加了

Lasso概念及scikit-learn实战

基本概念 与岭回归相比，Lasso采用增加L1正则化的方式，其目标函数为 其中称为L1正则化项，称为正则化项的系数。与L2正则化相比，L1正则化会使得部分参数为零。这个特性可被用于特征选择或者降维。 代码实现 假设目标函数为 已知当，，时，，当，, 时，，设置正则化项的系数为0.5 则Lasso回归求参数

李航统计学习方法(第二版)基本概念（五）：正则化与交叉验证

正则化与交叉验证用于模型选择 1 正则化 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penalty iterm )。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。 正则化一般形式：    

2020-2-9 深度学习笔记7 - 深度学习中的正则化1（参数范数惩罚和范数惩罚约束）

第七章 深度学习中的正则化 官网链接 机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好的算法。 在机器学习中，许多策略显式地被设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略被统称为正则化。 ++++++++++++++++【补充】++++++++++++

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

原文链接：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作 ℓ1 \ell_1ℓ 1​ -norm 和 ℓ2 \ell_2ℓ 2​ -norm，中文称作 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓

过拟合与欠拟合

1. 过拟合 过拟合是指在模型的训练阶段过分拟合训练数据的特征，模型的训练数据上具有较小的误差。数据中的噪声也有可能被模型所学习，使得模型的泛化性能较差。 通常导致过拟合产生的原因包括： (1). 目标函数中没有相应的正则化项作为惩罚项, 常用的正则化项包括L1 和L2，其中L1约束能

正则化项L1和L2

一. 正则化概述 正则化（Regularization），L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范