SVM 是机器学习领域的经典算法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的

权重约束提供了一种方法，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过度拟合，并改善模型对新数据的性能。有多种类型的权重约束，例如最大和单位向量规范，有些需要必须配置的超参数。如何使用Keras API创建向量范数约束。约束是按层指定的，但是在层中应用和强制执

在深度学习中，批量归一化以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。目前，存在多种类型的权重约束方法，例如最大化或单位向量归一化，有

两种常用性能评价指标：均方根误差RSEM平均绝对误差MAE$$RESM = \sqrt{ \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m^2}$$$$MAE = \sqrt{ \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m|y'-y|}$$. MSE

根据奥卡姆剃刀定律，或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合，这种原则称为正则化1.过拟合直接拿网上的图来说明过拟合。图一欠拟合，图二是符合预期，图三过拟合机器学习的模型是希望有良好的泛化效果，图三的训练结果太贴合训练集，就会导致后面基于新数据的预

L1 norm就是绝对值相加，又称曼哈顿距离;祭出万年不变的求街区最短路径，两个黑点的最短路径是绿色的线，是L2的解，是唯一的，而L1的解是图中红黄蓝三根线，因为他们的长度都是12，因此L1解不唯一。今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则

在深度学习中，批量归一化以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。目前，存在多种类型的权重约束方法，例如最大化或单位向量归一化，有些方法也必须需要配置超参数。在本教程中，使用Keras API，用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减

腾讯 AI Lab 共有 12 篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议 AAAI 2018。腾讯技术工程官方号独家编译了论文《训练 L1 稀疏模型的象限性消极下降算法》，该论文被 AAAI 2018 录用为现场陈述论文 ，由腾讯 AI

过度拟合是当机器学习或统计模型针对特定机器学习数据集定制并且无法泛化到其他数据集时发生的现象。正则化是引入附加信息以防止过度拟合的过程。有很多解释有点过于抽象，在本文中，我将与您分享一些直觉，为什么L1和L2使用梯度下降。梯度下降只是一种使用梯度值通过（迭

前不久参加了一次大疆公司的 2018 年春季提前批机器学习算法岗的笔试，发现自己的相关基础知识的确还不是很扎实，特此分享一些事后还记忆深刻的题目，给大家作为一个参考。话说，相比控制算法、导航算法、相机算法等相关算法工程师岗位，机器学习算法的岗位可不是一般的