机器学习笔记正则化
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习笔记正则化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、过拟合问题
分类模型复杂、数据资料含有噪声、数据量少的情况下能发生过拟合的现象,对于不同的模型复杂度,随着资料量的增大,模型的Ein和Eout变化为:
噪声、模型复杂度与数据资料量三者对于过拟合的影响:
二、正则化
对于较为复杂的模型,需要加入正则化,是高次的项系数权重为0(或接近零),使之变为较低的次方项的模型,以防止过拟合的发生。
例如,将Q为10次方的复杂模型,正则化为Q为2次方的模型,条件为
直接求解使w为0的不太容易,是一个NP-hard问题,所以转化为求,即
等价于求解最小的,即,其中
,对于特征值较小的维度来说,高次方的项会得到很小的数,需要对应很大的w来提高影响力,但正则化不允许有很大的w存在,解决方法变更一下特征转换的形式:
以上是关于机器学习笔记正则化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章