机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）

7月前作者：丿罗小黑分类：Toy博客阅读(26) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

λ对Jcv和Jtrain的影响

假设该模型为四阶多项式
当λ很大时，在最小化J的过程中，w会很小且接近0，此时模型f(x)近似于一个常数，所以此时模型欠拟合，Jtrain和Jcv都很大
当λ很小时，表示模型几乎没有正则化，而四阶多项式的模型十分弯曲，所以此时模型过拟合，Jtrain很小，Jcv远大于Jtrain
当λ取中间值，模型刚好拟合良好、泛化良好，此时Jtrain很小、Jcv也很小

如何选择一个合适的λ

第一次，假设λ为0，最小化成本函数J后得到一组w、b，之后计算这组参数对应的Jcv
第二次，假设λ为0.01，最小化成本函数J后得到一组w、b，之后计算这组参数对应的Jcv
…以此类推，例如：第十二次，假设λ为10…
通过这些不同λ对应的Jcv的值，来选择一个最小的Jcv对应的λ值，此时的λ为正则化参数的最佳值
此例中，如果第5次的Jcv最小，则我们选择第5次的λ、w、b，最后可以选择输出第5次的模型所对应的Jtest值，即该模型的test泛化能力

λ如何影响Jtrain和Jcv

λ对Jtrain和Jcv的影响如上图所示，此图近似看作d对Jtrain和Jcv的影响图的镜像，
通过最小Jcv，可以帮助选择一个合适的λ、d，从而帮助选择合适的模型（泛化良好、拟合良好）

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-613639.html

到了这里，关于机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

机器学习&&深度学习——数值稳定性和模型化参数（详细数学推导）

👨‍🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习深度学习——Dropout 📚订阅专栏：机器学习深度学习希望文章对你们有所帮助这一部分包括了很多概率论和数学的知识，而书上的推导很少，这边会做个比较细致的讨论，数学基础不行就

2024年02月14日
浏览(31)
机器学习 day24（多类分类模型，Softmax回归算法及其损失函数）

1. 多类分类多类分类问题仍然是分类问题，所以预测y的可能结果是少量的，而不是无穷多个，且对于多类分类它＞2 如上图：左侧为二分类，右侧为多分类，可以通过决策边界来划分区域 2. Softmax回归算法对逻辑回归模型，先计算z，再计算g(z)。此时可以将逻辑回归视为计算

2024年02月13日
浏览(31)
探索人工智能 | 模型训练使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化

模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。数据收集是指为机器学习或数据分析任务收集和获取用于训练或分析的数

2024年02月12日
浏览(45)
谷歌训了28个15亿参数模型，说明数据对大模型训练的影响

夕小瑶科技说原创作者 | Python 随着ChatGPT的爆火，大规模语言模型（Large Language Model，LLM）如日中天。然而，由于相关数据细节并不公开，相关研究大多都是盲人摸象式探索，缺乏系统的经验指导。本文针对LLM的语言模型预训练步骤给出了系统的经验性探索，训练了28个1.5

2024年02月07日
浏览(32)
机器学习对商业的影响

机器学习是一种强大的工具，可以帮助企业在当今数据驱动的经济中获得竞争优势。机器学习 (ML Machine Learning) 是人工智能 (AI Artificial Intelligence) 的一个分支，它允许计算机系统从经验中自动学习和改进，而无需明确编程。它涉及使用算法来识别数据中的模式，并根据这些模

2024年02月11日
浏览(33)
机器学习——时间序列ARIMA模型(四)：自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值

自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式： A C F ( k ) = ρ k = C o v ( y t , y t − k ) V a r ( y t ) ACF(k)=rho_{k}=frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})} A CF ( k ) = ρ k = Va r ( y t ) C o v ( y t , y t − k ) 其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出

2023年04月24日
浏览(47)
深入理解深度学习——正则化（Regularization）：参数绑定和参数共享

分类目录：《深入理解深度学习》总目录目前为止，我们讨论对参数添加约束或惩罚时，一直是相对于固定的区域或点。例如， L 2 L^2 L 2 正则化（或权重衰减）对参数偏离零的固定值进行惩罚。然而，有时我们可能需要其他的方式来表达我们对模型参数适当值的先验知识。

2024年02月07日
浏览(55)
【机器学习基础】正则化

🚀 个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡 专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ ⭐ 特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础

2024年02月21日
浏览(22)
23REPEAT方法：软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习代表性样本重放（选择信息丰富且多样化的示例） + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化【网安AIGC专题11.22】

本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。黄邕灵同学@potatotomato:分享了Keeping Pace with Ever-Increasing Data:Towards Continual Learning of Code Intelligence Models《跟上不断增长的数据:迈向代码智能模型的持续学习》软工顶会ICSE ‘23: Proceedings of t

2024年02月05日
浏览(29)
650亿参数，训练飙升38%！LLaMA基础大模型复刻最佳实践开源，GitHub已获30k星

开源LLaMA神话再次复现！首个开源650亿参数大模型高性能预训练方案，训练加速38%，低成本打造量身大模型。「百模大战」正风起云涌，AIGC相关企业融资和并购金额也屡创新高，全球科技企业争相入局。然而，AI大模型风光无限的背后是成本极其高昂，单次预训练成本或高达

2024年02月16日
浏览(34)