regularized专题

FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结

FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结 摘要:   1.算法概述   2.算法要点与推导   3.算法特性及优缺点   4.注意事项   5.实现和具体例子   6.适用场合 内容:   1.算法概述   FTRL是一种适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法,方便实用,而且效

Andrew Ng机器学习week6(Regularized Linear Regression and Bias/Variance)编程习题

Andrew Ng机器学习week6(Regularized Linear Regression and Bias/Variance)编程习题 linearRegCostFunction.m function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda)%LINEARREGCOSTFUNCTION Compute cost an

吴恩达机器学习-可选的实验室-正则化成本和梯度(Regularized Cost and Gradient)

文章目录 目标添加正则化正则化代价函数正则化梯度下降重新运行过拟合示例恭喜 目标 在本实验中,你将: 用正则化项扩展前面的线性和逻辑代价函数。重新运行前面添加正则化项的过拟合示例。 import numpy as np%matplotlib widgetimport matplotlib.pyplot as pltfrom plt_overfit import ove

STRCF:earning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking

STRCF论文https://paperswithcode.com/paper/learning-spatial-temporal-regularized STRDF代码https://github.com/lifeng9472/STRCF 本文是在SRDCF的基础上进行的改进,如果没看过这篇论文,建议先看一下;                                    SRDC

Manifold regularized discriminative feature selection for multi-label learning(基于流式正则化判别多标记学习的特征选择)

论文大纲: 背景特征选择的方法详细介绍MDFS方法实验结果分析讨论和结论   背景:      在多标签学习中,对象本质上与多个语义相关,数据类型同时面临高特征维数的影响,如生物信息学和文本挖掘等应用。为了解决学习问题,提出了特征选择这一关键技术来降低维数,而以往的多标签特征选择方法大多是从传统的单标签特征选择方法中直接转化而来的,或者是在标签信息的开发过程中半途而废,从而导致了多标签特征

吴恩达老师机器学习ex5.Regularized Linear Regression and Bias v.s.Variance

吴恩达 机器学习 第六周作业 Regularized Linear Regression and Bias v.s.Variance Octave代码 linearRegCostFunction.m function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda)%LINEARREGCOSTFUNCTION Compute co