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机器学习笔记之正则化原理的浅显解释

人工智能

机器学习笔记之正则化 解决什么问题 过拟合问题，在使用多项式拟合回归的时候，当所选的多项式次数过高的时候，容易产生过拟合现象，虽然对每一个样本点都


<h3><font color=#8c008c>简介</font></h3>
<font color=#008c8c>正则化在机器学习中是一个非常重要的概念，它可以有效地防止过拟合现象的发生，提高模型的泛化能力。所谓正则化，就是指在损失函数中加入一个正则化项，这个正则化项通常与模型的复杂度相关，模型越复杂，正则化项的值就越大。这样，在训练模型的时候，不仅要最小化损失函数，还要最小化正则化项，这就会对模型的复杂度产生一定的约束，从而防止过拟合的发生。</font>

<h3><font color=#8c008c>正则化方法</font></h3>
<font color=#008c8c>常用的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。L1 正则化又称 Lasso 回归，它的正则化项是模型权重的绝对值之和，L2 正则化又称岭回归，它的正则化项是模型权重的平方和。与 L1 正则化相比，L2 正则化的优点是能够产生更加稳定的模型，缺点是可能会导致模型的稀疏性，即部分权重为 0。L1 正则化和 L2 正则化各有优缺点，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的正则化方法。</font>

<h3><font color=#8c008c>正则化系数</font></h3>
<font color=#008c8c>正则化系数是一个非常重要的超参数，它决定了正则化项在损失函数中的权重。正则化系数越大，正则化项的权重就越大，模型越不容易过拟合，但泛化能力也可能下降。正则化系数的选取需要通过交叉验证来确定，一般来说，正则化系数越小，模型的泛化能力越好，但过拟合的风险也越大；正则化系数越大，模型越不容易过拟合，但泛化能力也可能下降。</font>

<h3><font color=#8c008c>正则化的优点</font></h3>
<font color=#008c8c>正则化不仅可以防止过拟合，还可以带来一些其他的好处，比如：
<ol>
    <li>提高模型的可解释性：正则化可以使模型的权重更加稀疏，从而提高模型的可解释性。</li>
    <li>防止过拟合：正则化可以有效地防止过拟合现象的发生，提高模型的泛化能力。</li>
    <li>增强鲁棒性：正则化可以使模型对噪声和异常值更加鲁棒。</li>
</ol>
</font>

<h3><font color=#8c008c>正则化的应用</font></h3>
<font color=#008c8c>正则化在机器学习中有着广泛的应用，比如：
<ul>
    <li>线性回归</li>
    <li>逻辑回归</li>
    <li>决策树</li>
    <li>神经网络</li>
</ul>
</font>

<h3><font color=#8c008c>总结</font></h3>
<font color=#008c8c>正则化是机器学习中一个非常重要的概念，它可以有效地防止过拟合现象的发生，提高模型的泛化能力。常用的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化，正则化系数是一个非常重要的超参数，需要通过交叉验证来确定。正则化不仅可以防止过拟合，还可以带来一些其他的好处，比如提高模型的可解释性，防止过拟合，增强鲁棒性等。正则化在机器学习中有着广泛的应用，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的正则化方法和正则化系数。</font>

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<h4><font color=#8c008c>相关文章</font></h4>
<ul>
    <li><a href="https://www.cnblogs.com/AKMer/p/6864626.html">机器学习之正则化</a></li>
    <li><a href="https://www.coursera.org/lecture/deep-neural-network/regularization-8-uGC">深度神经网络中的正则化</a></li>
    <li><a href="https://www.zhihu.com/question/20058364">L1 和 L2 正则化有什么区别？</a></li>
</ul>

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<h4><font color=#8c008c>关键词</font></h4>
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<h4><font color=#8c008c></font></h4>
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