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优化算法——OWL-QN

正则表达式编程算法机器学习神经网络深度学习

在机器学习中，正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，此时，若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题，而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。此时，我们会在Loss项之后加上正则项以约束模型中的参数：

2019-02-13

1K0

利用Theano理解深度学习——Multilayer Perceptron

正则表达式机器学习

对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器，这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ\Phi (non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换，然后将变换后的值作为Logistic回归的输入。非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间，在该空间中，这些样本是线性可分的。这个中间层我们称之为隐含层(a hidden layer)。

2019-02-13

7830

优化算法——截断梯度法(TG)

正则表达式编程算法

在机器学习中，几乎无人不知无人不晓L1正则与L2正则，L1正则与L2正则都有参数控制的作用，对模型起到约束的作用，防止过拟合。但是L1正则与L2正则也有区别，L1正则更容易产生稀疏解，使得某些参数等于0，而L2正则却没有这样的优势，只能使得参数趋近于0。利用这样的优势可以使得L1具有特征选择的作用，若某些特征的系数为0表示该维特征对于模型没什么作用，故此可以丢弃。

2019-02-13

2K0

机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

编程算法正则表达式

liblbfgs的主页：http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/

2019-01-31

1.7K0

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