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数据处理

Normalize 归一化 & regularzation正则化

在看代码时候，经常会看到normalize的部分，之前一直不太关注，因为不是所有论文代码都有这部分处理，之前自己没仔细看，现在想想 应该是再 utils里面 的 normalize 对 特征矩阵进行 了归一化（行或者列）。

有关正则化的一个博文

1. 正则化 通过对参数施加，避免过拟合

L0范数 稀疏 Lasso回归 L0会使解位于坐标轴上，解的坐标维度会有0，产生稀疏的效果，从而 部分维度=0，部分=1，间接产生 特征选择 的效果

比较详细，从p范数出发，解释了0范数是稀疏，但因为求解L0范数 是NP-hard的，理论表面L1范数是L0的最好逼近。因此常用L1范数进行求解，L2范数是稠密范数，常对参数w进行正则化。

L2范数 岭回归 权重衰减。

L1,L2 范数 到底为什么能避免过拟合？ 链接中还包含 病态矩阵（对矩阵微小扰动，会使得解变化很大，原因：列向量相关性太强 病态矩阵）

数学角度

几何角度

更加详细的数学推导！！！！ 推荐~~~：

数学损失函数 梯度、特征值 角度来说明L2范数
结论是 L2范数能够 对 重要参数抑制小，对不重要的参数抑制大，使得不重要的参数 对model 起的作用小，从而使得model 对不同参数不同对待，不用都去考虑，不用过于 拟合 数据。从而减轻过拟合。

2. 归一化和标准化

归一化 和标准化 都能对数据进行缩放。

标准化 又称为 Z-score 去中心归一化。 通过计算 整体数据的 均值和方差 进行求解。

归一化通过 利用数据 的最大值和最小值 对数据进行缩放，常用于已知最大最小值。

为什么要做 中心化和标准化

sklearn.preprocessing.normalize/ Normalizer() and .scale/ StandardScaler()

具体见
直接采用两个两个函数，可以对数据进行标准化处理，normalize是 正则化 计算，采用l1,l2。 scale 是标准化，即均值方差z-score

3. 线性回归& 逻辑回归 LR

线性回归解决预测问题，逻辑回归通过sigmoid函数 将（-∞，∞）的值映射到（0，1）。从而解决分类问题