正则化和交叉验证

作者: 云之彼端09 | 来源:发表于2018-10-28 15:46 被阅读1次

正则化和交叉验证
2020-09-03--多项式回归02
模型选择的方法
Sklearn--Lasso模型选择
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机器学习笔记（一）——交叉验证
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正则化、Dropout与交叉验证2018-04-26

thinking : 正则化就是结构风险最小化策略的实现，
在经验风险上加一个正则化

交叉验证
首先数据分为 训练集，验证集，测试集
在切分数据的基础上 反复的 进行 训练，测试，模型选择

泛化能力

学习方法对对学习得到的模型对未知数据的预测能力
实际上就是学习模型的期望风险

正则化和交叉验证
泛化能力
2020-09-03--多项式回归02
验证数据集(Validation )与交叉验证(Cross Validation) 模型正则化-Regulariz...
模型选择的方法
正则化和交叉验证正则化在经验风险上加一个正则化项或者罚项，回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失. 交...
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使用赤池信息量准则（AIC），贝叶斯信息准则（BIC）和交叉验证（CV）来选择Lasso模型的最优正则化参数alp...
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2.15 交叉验证和k折交叉验证交叉验证是为了提高模型的泛华能力。方法主要有：留一交叉验证 k折交叉验证这...
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嵌套交叉验证（Nested cross-validation）
传统交叉验证和嵌套交叉验证的区别在开始分享嵌套交叉验证前，首先以K-Fold为例，区分K-Fold交叉验证和嵌套...
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正则化、Dropout与交叉验证2018-04-26
1. 正则化正则化项的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型，防止过拟合，提升模型泛化能力（general...