机器学习过拟合（算法过拟合）

正则化详解

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。 L2范数：权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根，L2正则化可以防止模型过拟合；一定程度上，L1也可以防止过拟合。

在正则化方面，它有助于防止过拟合。L1正则化，因其促使参数稀疏，常用于特征选择，其损失函数为[公式]，可产生较多参数为零的解。L2正则化主要通过惩罚大权重值，防止过拟合，其损失函数为[公式]，主要作用是鼓励参数保持较小值。最后，L1正则化为何产生稀疏解，关键在于其梯度计算和损失函数图形。

正则化的威力与应用正则化是防止过拟合的有力工具，它通过控制模型复杂性，确保模型在泛化能力上的提升。 正则化的作用过拟合的症结在于模型过度关注训练数据，正则化通过限制参数的大小，避免这种现象发生。

正则化：通过L1或L2等手段约束模型复杂度，避免过度拟合。特征选择：保留核心特征，降低模型复杂度。交叉验证：评估模型泛化能力，调整最佳参数。早停策略：监控验证集表现，适时停止训练。欠拟合：简单模型的挑战相比之下，欠拟合如同过于谦逊的画家，模型在数据上难以捕捉关键特征。

机器学习模型的泛化能力不足,有什么改进思路

采用正则化技术是解决这一问题的有效方法，它可以通过增加惩罚项来限制模型的复杂度，从而提高泛化能力。 第二种情况是模型在训练集上表现不佳，同时在测试集上也未能取得好的效果。这可能意味着所选择的机器学习算法或使用的特征并不适合当前的问题。

针对不同的模型改进思路不太一样。由于你没说具体模型，你可以尝试改变一下代价函数，或者增大训练数据集与验证集。

在训练集上效果不错，然后在测试集上发现效果不好，这种很大的情况是过拟合问题，也就是说你的模型过多的去拟合训练集去了，利用一些正则化思想可以比较好的解决这些问题。2：在训练集上效果不行，在测试集上效果更差。

扩大数据集规模：训练数据的数量直接影响模型的泛化能力。更多的数据有助于模型捕捉到数据间的本质规律，从而在新数据上有更好的表现。 优化数据预处理：通过有效的数据预处理，如填补缺失值、数据标准化、特征缩放和选择，可以提升模型的性能。

机器学习中常见的算法的优缺点之决策树

1、总结下来有三点，第一就是决策树容易发生过拟合，但是随机森林可以很大程度上减少过拟合。第二就是决策树容易忽略数据集中属性的相互关联。

2、决策树优点：决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则；可以同时处理标称型和数值型数据；测试数据集时，运行速度比较快；决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。

3、决策树：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征。缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）。逻辑回归：优点：实现简单，分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。

4、CLS算法：这是最早的决策树分类算法。其基本流程从一棵空树开始，不断地从决策表中选择属性加入到树的生长过程中，直到树能够满足分类要求。然而，CLS算法在属性选择时存在随机性的问题。 ID3算法：对CLS算法的改进在于消除了属性选择的随机性，使用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。

机器学习系列(二十四)——交叉验证与偏方差权衡

1、交叉验证最优参数：交叉验证最优模型在测试集准确率：交叉验证得到最优模型的最好的准确率一般相对于不使用交叉验证准确率都会略低，这是因为不使用交叉验证的情况下出现了过拟合现象。 交叉验证实际中不一定只分为3份，也可能更多，这里只是一个例子，相应有k折交叉验证（k-folds cross validation）。

2、在机器学习中，模型评估与选择是至关重要的，它涉及到经验误差与过拟合的权衡，以及多种评估方法的选择。模型在训练集上的误差，尽管称为训练误差，但并不直接反映泛化能力，过拟合是需要避免的。

3、模型参数分为 训练参数 和 超参数 ，其中前者是在训练集上训练得到的，而后者是在训练之前由用户指定的，比如学习率、迭代次数等。 机器学习中，样本集通常会被分为 训练集、 验证集 和 测试集 ，其中训练集和测试集是必须有的。

4、回归问题的最终决战，通过交叉验证来决定。将训练数据划分为子训练集和验证集，反复测试与调整，直至找到最契合的模型。用这种方法，我们能在训练数据的舞池中找到最佳舞伴，再用完整的训练集为它注入力量，最后在测试集上大放异彩。

机器学习几个重要概念

在机器学习领域，数据、模型与算法是三个不可或缺的要素。每个要素都有其独特的角色和重要性，但它们的协同作用才是真正推动力。 模型是机器学习的核心，它定义了我们对数据进行预测或决策的方式。模型的设计直接关系到学习任务的准确性和效率。

在理解机器学习算法的核心基础中，线性代数是至关重要的。《Mathematics for Machine Learning》一书指出，即使是最简单的OLS（最小二乘法）也属于机器学习范畴，它要求我们强化数学基础，尤其是对线性代数的掌握。本章节概述了9个关键概念，它们构成机器学习算法基石的一部分。

如果从学习的角度看，算法最重要，至少找工作时算法是必考的；从解决实际问题的角度看，懂得如何建模和求解模型是比较重要的；但是如果从挣钱的角度看，谁如果手里有别人没有的数据，那才是大爷。

正则化为什么能防止过拟合

1、具体来说，dropout 通过以下方式防止过拟合： 减少神经元之间的相互依赖：由于每次迭代都会随机丢弃一些神经元，所以网络不能过度依赖任何一个特定的神经元。这使得网络能够学习到更独立、更鲁棒的特征表示。 增加模型的泛化能力：由于 dropout 引入了随机性，所以每次迭代都在训练一个略有不同的网络。

2、正则化是一种用于防止模型过拟合的技术。它通过增加额外的约束条件或惩罚项来优化模型的参数，以提高模型的泛化能力。其主要目的是在训练模型时避免过度依赖训练数据中的噪声，从而得到更稳健、更具有推广性的模型。正则化的基本原理是在模型的损失函数中添加一个正则化项。

3、正则化是一种在机器学习和统计学中常用的技术，主要用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。通过引入额外的信息或约束，正则化可以帮助我们找到一个更简单、更稳定的模型，使其在未见过的数据上表现更好。正则化的基本原理是在模型的损失函数中添加一个额外的项，这个项与模型的复杂度相关。