本篇文章给大家谈谈正则化惩罚项，以及正则化惩罚项有什么作用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
正则化项L1和L2的直观理解及L1不可导处理
1、L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。
2、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。
3、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。
很难在中使用显示的正则化
正则化可以通过减少模型参数的数量，减少特征的数量，或者添加惩罚项来实现。
正则化的通俗解释就是给平面不可约代数曲线以某种形式的全纯参数表示。正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。
使用基于dropout的正则化比基于bagging的正则化简单，这显而易见，当然天下没有免费的午餐，由于dropout会将原始数据分批迭代，因此原始数据集最好较大，否则模型可能会欠拟合。 正则化的目的是限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂。
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正则化为什么可以减小数据空间?
1、正则化能减小数据空间是因为正则化限制了模型参数的值，使得模型变得简单。这样可以避免过拟合，减小数据空间。
2、正则化的目的：防止过拟合！ 正则化的本质：约束（限制）要优化的参数。
3、欠拟合：模型没有很好的捕捉到数据特征，不能够很好的拟合数据。过拟合：模型把训练数据学的“太好了”，导致把数据中的潜在的噪声数据也学到了，测试时不能很好的识别数据，模型的泛化能力下降。
4、正则化是用于抑制过拟合方法的统称，通过动态调整模型参数的取值 来降低模型的复杂度。这是因为当一些参数的取值足够小时，参数对应的属性对结果的影响微乎其微，这在实质上去除了非相关属性的影响。
损失函数与正则化惩罚
1、-1损失函数(0-1 loss function)当预测错误时，损失函数值为1，预测正确时，损失函数值为0。该损失函数不考虑预测值和真实值的误差程度，也就是只要预测错误，预测错误差一点和差很多是一样的。
2、实施正则化：正则化是一种用于防止过拟合的技术，包括L1正则化、L2正则化、dropout等技术。这些技术可以通过在损失函数中增加一个额外的项，惩罚模型的复杂性，从而避免过拟合。
3、机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作 1-norm 和 2-norm ，中文称作 L1正则化 和 L2正则化 ，或者 L1范数 和 L2范数 。
4、正则化。amos中指标的平均值是通过正则化惩罚损失函数完成查看的，可通过L1和L2两种方式来查看。L1惩罚的目的是优化权重绝对值的总和，它生成一个简单且可解释的模型查看。
L1、L2正则化知识详解
1、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。
2、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。
3、这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项。如果不加平方项，而是绝对值：这样的方法被称作L1正则化，也就是Lasso回归的方式。因为Lasso趋向于使得一部分\theta为0，所以Lasso可以做 特征选择 。
4、正则化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作 1-norm 和 2-norm ，中文称作 L1正则化 和 L2正则化 ，或者 L1范数 和 L2范数 。
5、正则化就是对最小化经验误差函数上加约束，这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。
6、作为损失函数 L1和L2的区别如下：作为正则化：在机器学习中，正规化是防止过拟合的一种重要技巧。从数学上讲，它会增加一个正则项，防止系数拟合得过好以至于过拟合。
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