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代价函数python 代价函数是什么意思( 五 )

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正则化参数的选择
L1正则化参数
通常越大的λ可以让代价函数在参数为0时取到最小值 。下面是一个简单的例子，这个例子来自 Quora上的问答。为了方便叙述，一些符号跟这篇帖子的符号保持一致 。
假设有如下带L1正则化项的代价函数：
F(x)=f(x)+λ||x||1
其中x是要估计的参数，相当于上文中提到的w以及θ. 注意到L1正则化在某些位置是不可导的 ， 当λ足够大时可以使得F(x)在x=0时取到最小值 。如下图：
图3 L1正则化参数的选择
分别取λ=0.5和λ=2，可以看到越大的λ越容易使F(x)在x=0时取到最小值 。
L2正则化参数
从公式5可以看到，λ越大，θj衰减得越快 。另一个理解可以参考图2，λ越大，L2圆的半径越小，最后求得代价函数最值时各参数也会变得很小 。
Reference
过拟合的解释：
正则化的解释：
正则化的解释：
正则化的数学解释（一些图来源于这里）：
原文参考：blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
kmeans算法用Python怎么实现K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法
采用距离作为相似性的评价指标 ， 即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大 。
该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标 。
核心思想
通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小 。
k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开 。
k-means算法的基础是最小误差平方和准则,
各类簇内的样本越相似，其与该类均值间的误差平方越?。运欣嗨玫降奈蟛钇椒角蠛?，即可验证分为k类时，各聚类是否是最优的 。
上式的代价函数无法用解析的方法最小化，只能有迭代的方法 。
3、算法步骤图解
下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2 。
4、算法实现步骤
k-means算法是将样本聚类成 k个簇（cluster） ， 其中k是用户给定的，其求解过程非常直观简单 ， 具体算法描述如下：
1) 随机选取 k个聚类质心点
2) 重复下面过程直到收敛{
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