python损失函数加正则化项，l2正则化损失函数

减少过拟合的方法

1、，简化模型 即时你现在手中获取了所有需要的数据，如果你的模型仍然过拟合训练数据集，可能是因为模型过于强大。那么你可以试着降低模型的复杂程度。4，从训练过程角度。

2、增大数据量 2early stoping 通过在模型的训练的过程中同时通过验证集测试模型的准确率，如果模型在测试集上效果上升但是验证集上的效果下降就停止训练，防止过拟合。

3、简化模型参数：减少模型的参数数目，可以让模型更加简单，缓解过拟合问题。可以通过手动减少模型特征的方法，也可以通过自动化选择特征的方法来实现。

4、通过增加训练样本数量，可以提供更多的数据用于模型训练，减少模型过拟合的可能性。采用数据增强技术，如旋转、平移、缩放方法，在训练过程中生成更多的样本，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

5、Dropout方法是一种随机失活技术。它通过在训练过程中随机关闭一些神经元来减少网络的复杂度，从而防止过拟合。这个方法适用于需要提高网络的泛化能力的情况。

正则化项L1和L2的直观理解及L1不可导处理

可以直观想象，因为L函数有很多『突出的角』(二维情况下四个，多维情况下更多)，J0与这些角接触的机率会远大于与L其它部位接触的机率，而在这些角上，会有很多权值等于0，这就是为什么L1正则化可以产生稀疏模型，进而可以用于特征选择。

L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个最优化问题可以看做是一个最大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯最大后验估计。

L1正则化项也称为Lasso，L2正则化参数也称为Ridge。 L1范数：权值向量w中各个元素的绝对值之和，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。

L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

也就是参数的值不会太大或太小 在实际使用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则；如果特征是低维稠密的，则使用L2正则。最后，附一张示意图。右侧是L1正则，最优解位于坐标轴上，意味着某些参数是0。

Xgboost原理分析

1、机器学习的目标函数基本都是： 也就是 损失函数和正则化项的组合。在目标函数，偏差和方差之间 做trade-off 也称分类回归树 上图可以看出来，每个叶子结点都有一个分数，那么被分到该结点的数据获得这个分数。

2、xgboost基本原理介绍 提升方法是一种非常有效的机器学习方法，在前几篇笔记中介绍了提升树与GBDT基本原理，xgboost(eXtreme Gradient Boosting)可以说是提升方法的完全加强版本。

3、XGBoost 也支持Hadoop实现。高度的灵活性XGBoost 允许用户定义自定义优化目标和评价标准 它对模型增加了一个全新的维度，所以我们的处理不会受到任何限制。缺失值处理XGBoost内置处理缺失值的规则。

4、用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。

5、像xgboost 模型自带缺失值处理功能，可以不进行缺失值处理。缺失值填充方法：1). 如果是连续性，就使用平均值插补，如果是离散性，就使用众数来插补。 当然也可以用特殊值、中位数等代替。

正则化处理

1、图像复原从数学角度考虑，它等价于第一类fredholm积分方程，是一种反问题，具有很大的病态性，因此，必须进行正则化处理。从统计的角度看，正则化处理其实就是一种图像的先验信息约束 。

2、一般回归分析中回归w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制)。

3、正则的简单介绍 首先你得导入正则方法 import re 正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独立的处理机制，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分灵活给力。

4、在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。

5、例如，L1正则化可以用于特征选择，L2正则化可以用于缩小参数的范围。主成分分析（PCA）：如果变量之间的相关性非常高，可以考虑使用主成分分析（PCA）来进行降维处理。

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