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正则化最新娱乐体验_正则化是什么意思(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-03

正则化

机器学习十二大算法，你掌握了吗？机器学习算法真是多种多样，每个都有自己的独特用途。今天，我就来给大家盘点一下十二种超实用的机器学习算法，绝对值得你收藏！回归算法 𐟓ˆ 回归算法主要用于预测数值型输出。比如，你可以用线性回归来预测房价，用岭回归或Lasso回归来处理一些复杂的线性关系。关联规则算法 𐟛’ 购物篮分析的利器！Apriori算法可以帮你找出数据中项与项之间的关系。比如，买牛奶的人也经常买面包，这样你就可以更好地理解消费者的购物习惯。基于实例的算法 𐟔 K最近邻算法（KNN）是根据实例的相似性来进行预测或决策。有点像找朋友，离你最近的几个朋友的行为就是你的参考。聚类算法 𐟑劋均值聚类和层次聚类是将数据分成相似的组。比如，你可以用K均值聚类来识别不同的用户群体，或者用层次聚类来分析复杂的生物数据。正则化算法 𐟛᯸ L1正则和L2正则是防止模型过拟合的好帮手。正则化可以让你的模型更稳定，避免过度拟合训练数据。深度学习 𐟌 深度学习适用于大规模数据和复杂任务。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer都是深度学习的代表。它们在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域大放异彩。决策树算法 𐟌𓊥†𓧭–树算法基于树状结构进行逐层划分。CART和ID3是两种常见的决策树算法。它们可以帮你理解复杂的数据集，做出更好的决策。人工神经网络 𐟧 前馈神经网络（ANN）和循环神经网络（RNN）是人工神经网络的代表。它们模拟人脑神经元网络，适用于处理复杂的非线性问题。贝叶斯算法 𐟧銦œ𔧴 贝叶斯是处理不确定性问题的概率推理算法。它可以根据已有的数据来预测未来的结果，特别适合处理分类问题。集成算法 𐟤 随机森林和梯度提升树是集成算法的代表。它们通过结合多个模型来提高整体性能，适用于处理复杂的机器学习任务。基于核的算法 𐟌 支持向量机（SVM）是基于核的算法的代表。它利用核函数来解决线性不可分问题，适用于处理高维数据。降维算法 𐟓‰ 主成分分析（PCA）和t-SNE是降维算法的代表。它们可以减少数据集的维度，保留主要特征，方便后续分析。这些算法只是冰山一角，机器学习的世界还有更多等待你去探索！希望这篇盘点能帮你更好地理解机器学习，找到最适合你的算法。加油，机器学习大师！𐟒ꀀ

xgboost 今天我们来聊聊如何用Python构建一个XGBoost机器学习模型。这个过程其实并不复杂，但需要一些数据处理的技巧和数学基础。下面我会一步一步带你走完整个流程。数据准备 𐟓Š 首先，你需要加载和预处理你的数据。这通常包括清洗、转换、标准化或归一化等步骤。然后，把数据分成训练集和测试集，这是为了评估模型的性能。创建DMatrix 𐟓折GBoost使用一种叫DMatrix的数据结构来存储和优化数据访问。DMatrix能有效地处理稀疏数据，还支持直方图近似和并行计算，简直是神器。设置参数 ⚙️ 接下来，你需要定义模型的参数，比如学习率（eta）、树的最大深度（max_depth）、最小叶子节点样本数（min_child_weight）、正则化参数（gamma和lambda）、树的数量（n_estimators）等等。这些参数的选择对模型的性能至关重要。初始化模型 𐟌𑊥ˆ始化一个空的XGBoost模型，为接下来的训练做准备。迭代训练 𐟔„ 对于每个迭代步（或者说每棵树）：计算梯度和Hessian矩阵：对于回归问题，梯度是真实值与当前模型预测值之间的差；对于分类问题，通常使用损失函数的负梯度。Hessian矩阵是损失函数关于预测值的二阶导数。使用贪心算法构建决策树：对每个特征和可能的分割点，计算它们的增益（基于梯度和Hessian矩阵）。选择增益最大的特征和分割点进行分裂。重复这个过程，直到达到最大深度或者满足停止条件（如叶子节点中的样本数量小于某个阈值）。更新模型：将新构建的决策树以学习率乘以其增益的方式加到现有模型中。正则化 𐟛᯸ 在每次迭代后，对模型进行正则化，以防止过拟合。正则化项包括叶子节点权重的L2正则化和树的结构复杂性的惩罚。剪枝 ✂️ 可选步骤：在训练过程中，可以应用预剪枝和后剪枝策略来减少模型的复杂性和过拟合风险。预测 𐟎𝿧”訮�ƒ好的模型对新的数据进行预测。预测结果是所有树的输出的累加。评估 𐟓Š 最后，用测试集来评估模型的性能。可以选择合适的评估指标，如准确率、查准率、查全率、F1分数、AUC-ROC曲线、均方误差（MSE）等。调优 ⚙️ 还可以通过调整模型参数、增加树的数量、改变特征的重要性等方式进一步优化模型。步骤5、6、7可以通过调包实现，详细的代码可以参考图示。希望这些信息对你有所帮助！

基于博弈论的LLM一致性解码方法 LLM（大规模语言模型）的解码方法通常分为两种：生成式和判别式。生成式方法基于指令和问题，预测候选答案的分布；而判别式方法则基于问题和答案，给出可接收程度的预测分布。虽然有些算法尝试融合这两种方法，但它们通常无法保证答案的一致性，因为判别式方法得出的答案可能在生成式方法中是错误的，反之亦然。为了解决这个问题，作者提出了一种基于博弈论的解码方法，旨在使两种方法的结果一致，从而提高LLM的表现稳定性和一致性。具体来说，这种方法通过正则化信息不完全序列信号博弈来实现。生成者（Generator）通过自然语言向判别者（Discriminator）传递一个正确性信号。基于这个信号，模型使用生成式方法生成候选答案，而判别式方法则基于这些答案猜测正确性信号。只有当判别者猜对时，两种方法才能获得奖励。当达到平衡状态时，两种方法对问题的答案就会一致。为了保证答案的合理性，模型的预测不能与最初的问题有太大差异，因此需要正则约束。此外，生成者和判别者之间是信息不完全的，这增加了博弈的复杂性。通过这种方法，作者希望LLM能够更加稳定和一致地回答各种问题，从而提高其在各种应用中的表现。

[LG]《Rethinking Softmax: Self-Attention with Polynomial Activations》H Saratchandran, J Zheng, Y Ji, W Zhang, S Lucey [University of Adelaide] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

电子书统计学入门网页链接有r语言和python两个版本可以下载。内容涵盖：什么是统计学习？回归、分类、重采样方法、线性模型选择和正则化、超越线性、基于树的方法、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习、多重测试等

【NeurIPS2024】PACE：将参数高效微调中的泛化与一致性正则化结合起来「数据派thu的精心推荐」【NeurIPS2024】PACE：将参数高效微调中的泛...

过拟合欠拟合？一文解析！在机器学习和深度学习的世界里，我们总是希望模型既能很好地拟合训练数据，又能对未知数据有出色的泛化能力。然而，现实总是充满了挑战，模型可能会陷入过拟合（overfitting）或欠拟合（underfitting）的困境。欠拟合：当模型无法捕捉数据的潜在趋势时 𐟓‰ 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上的表现都不尽人意。这通常意味着模型没有足够的能力来捕捉数据的特征，或者训练样本的特征提取不够充分。欠拟合的原因：模型复杂度不足：模型没有足够的能力来拟合数据。特征提取不足：训练样本的特征被提取得太少，导致模型无法匹配。解决欠拟合的方法：增加模型复杂度：例如，在回归模型中添加更多的高次项，增加决策树的深度，或者增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数。使用更复杂的算法：例如，用神经网络替代线性回归，用随机森林替代决策树。增加特征：让输入数据更具表达能力。特征挖掘至关重要，尤其是那些具有强表达能力的特征。调整参数和超参数：例如，在神经网络中调整学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数等。降低正则化约束：正则化是为了防止过拟合，但如果模型本身不存在过拟合问题，而是欠拟合，那么可以考虑降低正则化参数，或者直接去除正则化项。过拟合：当模型过度拟合训练数据时 𐟚€ 过拟合是指模型在训练集上表现优异，但在测试集上表现不佳。这通常是因为模型过度拟合了训练数据，导致对未知数据的泛化能力下降。过拟合的表现：训练误差和测试误差在达到某个临界点后开始分离。模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。解决过拟合的方法：增加训练数据：虽然增加数据通常对解决欠拟合有帮助，但对过拟合效果有限。减少模型复杂度：例如，减少神经网络的隐藏层数和隐藏单元数，或者使用更简单的算法。增加正则化约束：正则化是为了防止模型过拟合，通过增加正则化参数或者引入正则化项来限制模型的复杂度。在机器学习和深度学习的旅程中，识别和处理过拟合与欠拟合是每个数据科学家必备的技能。通过不断调整模型和参数，我们能够找到最适合我们数据的解决方案，从而构建出更加强大和准确的模型。

《机器学习》（西瓜书）核心知识全解析《机器学习》（西瓜书）是一本深入介绍机器学习理论和实践的经典教材。通过系统地学习这本书，读者可以全面掌握机器学习的核心知识和方法，为进一步学习和实践打下坚实的基础。 𐟓š 基础篇：机器学习的基石在基础篇中，作者首先介绍了机器学习的基础概念和常见术语，如监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等。接着，详细介绍了模型选择和评估、正则化和模型选择以及特征选择等内容。最后，该部分还介绍了概率论和统计学习基础，并提供了大量实例供读者练习和掌握基本概念。 𐟓ˆ 方法篇：主流机器学习方法方法篇中，作者详细介绍了主流的机器学习方法，包括线性模型、决策树、神经网络、支持向量机等。特别是决策树、集成学习、聚类分析、降维以及概率图模型等方法，作者都进行了深入的介绍。此外，还详细介绍了深度学习的基础知识和神经网络的构建方法。 𐟔砥𚔧”觯‡：机器学习的实际应用应用篇主要介绍了机器学习在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、社交网络分析等领域的应用。该部分内容涵盖了当前机器学习研究的前沿领域，并提供了实例帮助读者理解机器学习的实际应用。通过系统地学习这本书，读者可以掌握机器学习的核心知识和方法，为进一步学习和实践打下坚实的基础。

[CL]《Sneaking Syntax into Transformer Language Models with Tree Regularization》A Nandi, C D. Manning, S Murty [Stanford University] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

[LG]《RL, but don't do anything I wouldn't do》M K. Cohen, M Hutter, Y Bengio, S Russell [UC Berkeley & Google DeepMind] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」