今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢.          监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时

一.监督学习简介 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据.多么简约的哲学啊!因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升,容易过拟合,也就是我们的训练误差会很小.但训练误差小并不是我们的最终目标,我们的目标是希望模型的测试误差小,也就是能准确的预测新的样本.所以

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549, 来自: shiter编写程序的艺术 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下. 计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计算机科学等

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一.logistic回归分析简介     logistic回归是研究观察结果(因变量)为二分类或多分类时,与影响因素(自变量)之间关系的一种多变量分析方法,属于概率型非线性回归.     利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里"回归"是指通过最优化方法找到最佳拟合参数集,作为分类边界线的方程系数.通过分类边界线进行分类,具体说来就是将每个测试集上的特征向量乘以回归系数(即最佳拟合参数),再将结果求和,最后输入到logist

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1.2 MATLAB基础概述   1.2.1 MATLAB的影响   MATLAB源于Matrix Laboratory,即矩阵实验室,是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算.数据可视化.系统仿真以及交互式程序设计的高科技计算环境.自1984年该软件推向市场以来,历经30多年的发展与竞争,现已成为适合多学科.多种工作平台的功能强大的大型软件.MATLAB应用广泛,其中包括信号处理和通信.图像和视频处理.控制系统.测试和测量.计算金融学及计算生物学等众多应用领域.在国际学术界,MAT