正则化对线性 的作用及意义（正则化逻辑 模型）

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损失函数与正则化惩罚

-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 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。

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 模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso ，使用L2正则化的模型叫做Ridge (岭 )。

该损失函数能够直观的刻画分类的错误率，但是由于其非凸、非光滑的特点，使得算法很难直接对该函数进行优化。 Hinge损失 Hinge损失函数是0-1损失函数相对紧的凸上界，且当预测小于1的时候，该函数不对其做任何处罚。

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。

逻辑 原理

1、Logistic 其实是一种分类方法，虽然名字叫“ ”。主要用于两个分类问题(即只有两个输出，分别代表两个类别)。在 模型中，Y是一个定性变量，如y=0或1。logistic方法主要用于研究某些 发生的概率。

2、原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。

3、原理：模型方程是由因变量各水平(除参考水平外)与参考水平之比的自然对数建立的。有序多分类逻辑 ：因变量是有序的多类别变量，如疾病严重程度(轻度=1，中度=2，重度= 3)；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量。

4、原理：如果直接将线性 的模型扣到Logistic 中，会造成方程二边取值区间不同和普遍的非直线关系。

5、逻辑 ：是一种广义的线性 分析模型。线性 ：利用数理统计中 分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

正则化的通俗解释

正则化： 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。

正则化(regularization)，是指 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。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。

正则化 ，是一种可以改善或者减少过度拟合问题(over-fitting)的技术。

正则化的英文是regularization，即规则化，调整。通过一些调整或者其他办法，使病态问题也能得到唯一解。在这个调整的过程中，使用的技术就是正则化技术，所用的方法就是正则化方法。

最开始也提到L1正则化一定程度上也可以防止过拟合。之前做了解释，当L1的正则化系数很小时，得到的最优解会很小，可以达到和L2正则化类似的效果。

机器学习常见算法优缺点之逻辑

1、其实逻辑 的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。

2、线性 一般来说，线性 是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。

3、其主要缺点现实生活 征之间相互独立的条件比较难以实现。 逻辑 模型训练时，正则化方法较多，而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。

4、该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑 逻辑 算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。该算法通过计算每个类别的概率，并将概率最高的类别作为预测结果。

5、具体的原因，第一就是 算法比较简单，可以让人直接从统计学过渡到机器学习中。第二就是 算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解 算法，无法学习其他的算法。而 算法有两个重要的子类：即线性 和逻辑 。

6、人工智能常用的算法有：线性 、逻辑 、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。线性 线性 （Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。

L1/L2正则化方法

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、正则化的做法，实际上是在不可约平面代数曲线的奇点处，把具有不同切线的曲线分支分开，从而消除这种奇异性。

通过正则化解决过拟合问题

1、偏差-方差权衡就是通过正则化调整模型的复杂度。

2、Dropout方法是一种随机失活技术。它通过在训练过程中随 闭一些神经元来减少网络的复杂度，从而防止过拟合。这个方法适用于需要提高网络的泛化能力的情况。

3、简化模型参数：减少模型的参数数目，可以让模型更加简单，缓解过拟合问题。可以通过手动减少模型特征的方法，也可以通过自动化选择特征的方法来实现。

文章到此结束，如果本次分享的正则化逻辑回归模型和正则化对线性回归的作用及意义的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！