掌握matlab罚函数代码实现与机器学习实验

资源摘要信息:"哈尔滨工业大学2018机器学习实验室发布的一套资源，主要涉及两个实验室练习任务（lab1和lab2），它们都使用MATLAB语言编写。资源主要围绕机器学习中的关键概念和方法进行教学和实践，特别是关注罚函数（正则化）的应用、优化算法的选择和实现，以及模型评估和验证。资源提供了对最小二乘法、梯度下降法、共轭梯度法的理解和实践，以及逻辑回归模型及其参数估计的学习。" 知识点说明： 1. 最小二乘法： - 最小二乘法是一种数学优化技术，用于通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 - 在lab1中，要求学生掌握如何使用最小二乘法来求解无惩罚项的损失函数，即标准的最小二乘问题。 2. 损失函数与正则化： - 损失函数是用来评估模型预测值和真实值之间差异的一种度量。 - 正则化是机器学习中防止模型过拟合的一种技术，常见的正则化项包括L1范数（Lasso）和L2范数（Ridge）。 - 在这个实验中，要求学生理解并实现带有2范数惩罚项的损失函数优化，以应对过拟合问题。 3. 梯度下降法和共轭梯度法： - 梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，通过迭代方式沿着函数梯度的反方向搜索最优点。 - 共轭梯度法是另一种用于求解线性方程组和优化问题的迭代方法，特别适用于大规模稀疏系统。 - 学生需要自己实现这两种优化方法，并使用它们来求解最优解，而不是使用现成的平台如PyTorch或TensorFlow中的自动微分工具。 4. 过拟合与模型评估： - 过拟合是指模型对训练数据学习得太好，以至于不能很好地泛化到新数据。 - 实验要求学生通过实验数据解释过拟合，并使用不同的数据量、超参数和多项式阶数来比较实验效果。 5. 逻辑回归： - 逻辑回归是一种广泛用于分类问题的统计模型，其输出可以视为属于某个类别的概率。 - 在lab2中，学生需要理解逻辑回归模型并掌握其参数估计算法，包括实现带惩罚项的逻辑回归以防止过拟合。 - 验证方法包括通过手动生成的模拟数据来测试算法的有效性。 6. 算法实现与编程： - 资源要求学生使用MATLAB编程语言实现算法，而不是使用高级机器学习库。 - 学生需要自己编写计算梯度的代码并进行迭代优化。 7. 实验报告撰写： - 实验不仅要求实现代码，还包括撰写实验报告来解释实验结果和发现。 - 报告应该清晰地展示实验过程、分析结果，并讨论实验中观察到的现象和结论。 8. 系统开源： - “系统开源”标签意味着这些实验室练习资源是开放给公众使用的，可以自由下载和使用。 - MLLabs_HIT2018-master是该项目资源的压缩包文件名称，表明所有相关文件都被组织在一个master版本的存储库中，便于管理和访问。 通过这两个实验室练习，学生将获得对基本机器学习概念和方法的深刻理解，并通过实践学习如何应用这些概念解决实际问题。这种实践教学方法有助于学生深入理解理论，并为他们在机器学习领域的进一步学习和研究打下坚实的基础。