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[机器学习]谈谈正则化

同时1范数是0范数的最优凸近似minimizeL2范数就是指向量各元素的平方和然后求平方根。

12. 机器学习基石-How can Machine Learn Better? - Regularization

如公式所示，这种Hypothesis我们称为H其中C为常数，H称为regularizedhypothesisset。该表达式称为增广错误用Eaug表示，其中wTw为正则化项。这种regularization不仅可以用在多项式的hypothesis中，还可以应用在logisticregression等其他hypothesis中，都可以达到防止过拟合的效果。很显然，dvc比较大，因为它代表了整个hypothesisset，但是dEFF(H,A)比较小，因为由于regularized的影响，限定了w只取一小部分

sku组合查询算法探索

什么是SKU问题来自垂直导购线周会的一次讨论，sku组合查询，这个题目比较俗，是我自己取得。当sku属性只是2×2的时候，还是很容易计算的。演示框最下面是可用的sku组合。如果sku属性组合元素的总和数用m表示，结果数据长度为n，那么每次选择后，需要的算法大致步骤是m*n。正则表达式很不稳定，万一sku组合中有一些特殊字符，就可能导致一个正则匹配没能匹配到我们想要的表达式。

L2正则为什么能保证控制过拟合

著作权归作者所有。作者：石国瑞链接：http://www.zhihu.com/question/20178589/answer/55440780来源：知乎L2正则为什么能保证控制过拟合。这里面就有个哲学思想，叫做奥卡姆剃刀法则，简单来说这个想法就是“能简单说的话，不要复杂的说”。L2正则项就能代表模型的复杂度，根据奥卡姆，如果同样效果那么越简单的模型泛化效果越好。所以最优化过程中尽量追求小的L2的值就会提高泛化能力，也就抑制了过拟合的问题

机器学习中防止过拟合的处理方法

此时便发生了过拟合，即模型的复杂度升高，但是该模型在除训练集之外的数据集上却不work。为了防止过拟合，我们需要用到一些方法，如：earlystopping、数据集扩增、正则化、Dropout等。Earlystopping对模型进行训练的过程即是对模型的参数进行学习更新的过程，这个参数学习的过程往往会用到一些迭代方法，如梯度下降学习算法。Earlystopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。

【machine learning】regularization

一、机器学习范式1、按数据类型划分这是从样本的数据进行划分，现实中大部分属于半监督学习，并且大部分数据是没分类好的。

互联网应用下的大规模在线学习算法(四)-为什么要正则化

在前面谈到了一些正则化的思路和方法，接下来思考另外一个问题：为什么要正则化？首先来讨论机器学习中的几个基础的问题，通过这几个问题的理解，希望可以尽可能的回答为什么要正则化这样一个问题。但是这里面的问题是联合概率是未知的，所以这个期望无法求出。

密码复杂度检查的正则表达式

一，密码最少长度为6位，并至少包含3种复杂类别的字符（如Abc134或者abc12#符合如abc123123(就不符合）二密码最少长度为8位，并至少包含2种复杂类别的字符（如Abc21334或者abcd1234符合如12345678abcdefg就不符合）三，密码的复杂类别由拉丁、西里尔或希腊字母组成复杂类别说明1大写字母如:ABC....Z2小写字母如:abc....z3西文阿拉伯数据如:012...94其他字符(“特殊字符”、标点、符号如：{}[],@$%&^()_+=^(?