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机器学习的一些基本概念(函数/标准化/梯度下降/正则化)

时间:2023-04-21 11:15:10浏览次数:44  
标签:函数 特征 梯度 模型 拟合 标准化 正则 归一化 基本概念

基本概念

各种函数

  • 损失函数(Loss Function)度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度,损失函数越小,模型就越好。常用的损失函数包括:0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等
  • 代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方跟误差、平均绝对误差等
  • 目标函数(Object Function)代价函数和正则化函数,最终要优化的函数

特征标准化/数据归一化/标准化

  • 数据归一化和标准化都是常用的数据预处理方法,它们的目的是将不同范围的数据映射到相同的范围内,以便更好地进行模型训练

  • 为什么要标准化?

    • 提升模型精度:不同维度之间的特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器的准确性
    • 加速模型收敛:最优解的寻优过程会明显变得平缓,更容易正确的收敛到最优解
    • 自己的理解:在特征的量级较大的时候会占到的 权重会比较大,对模型的影响也比较大
  • 什么样的数据需要归一化与标准化?

    • 需要数据归一化/标准化
      • 线性模型,如基于距离度量的模型包括KNN(K近邻)、K-menas聚类、感知机和SVM。另外,线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数据归一化/标准化处理
    • 不需要做数据归一化/标准化
      • 决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并不敏感,如随机森林、XGBoost、LightGNM等树模型,以及朴素贝叶斯,以上这些模型不需要坐数据归一化/标准化处理
  • 相关方法

    • 归一化(最大-最小规范化)

      -

      • 数据归一化的目的是使得各特征对目标变量的影响一致,会将特征数据进行伸缩变化,所以数据归一化时会改变特征数据分布
    • Z-Score标准化

      • 数据标准化为了不同特征之间具备可比性,经过标准化变换之后的特征数据分布没有发生改变

      • 就是当数据特征取值范围或单位差异较大时,最好做一下标准化处理

梯度下降

梯度下降的三种形式

  • 批量梯度下降:梯度下降的每一步中,都用到了所有的训练样本

  • 随机梯度下降:梯度下降的每一步中,用到一个样本,在每一次计算之后便更新参数,而不需要首先将所有的训练集求和

  • 小批量梯度下降:梯度下降的每一步中,用到了一定批量的训练样本

正则化

欠拟合的处理

  • 添加新特征
    • 当特征不足或者现有特征与样本标签相关性不强时,模型容易出现欠拟合。通过挖掘组合特征等新的特征,往往能够取得更好的效果
  • 增加模型复杂度
    • 简单模型的学习能力较差,通过增加模型的复杂度可以使模型拥有更强的拟合能力。例如,在线性模型中添加次高项,在神经网络模型中添加网络层数或神经元个数等
  • 减小正则化系数
    • 正则化用来防止过拟合的,但当模型出现欠拟合现象时,则需要针对性地减小正则化系数

过拟合的处理

  • 获得更多的训练数据
    • 使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段,因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征,减小噪声的影响
  • 降维
    • 即丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征,可以是手工选择保留哪些特征,或者使用一些模型选择的算法来帮忙(例如PCA)
  • 正则化
    • 正则化的技术,保留所有的特征,但是减少参数的大小(magnitude),它可以改善或者减少过拟合问题
  • 集成学习方法
    • 集成学习是把多个模型集成在一起,来降低单一模型的过拟合风险

标签:函数,特征,梯度,模型,拟合,标准化,正则,归一化,基本概念
From: https://www.cnblogs.com/yangzilaing/p/17339645.html

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