正则regularization normalization

一 正则与re模块简介 # 正则概述 正则表达式，又称规则表达式 描述了一种字符串匹配的模式 # pattern 正则匹配是一个 模糊的匹配 # 不是精确匹配 # re模块 python自1.5版本开始增加了re模块 re模块是python语言拥有了所有正则表达式的功能，提供了perl风格的正则表达 ......

在Python中，正则表达式是一种强大的工具，用于在文本中搜索匹配特定模式的字符串。以下是一个简单的表格，列出了Python正则表达式的一些基本语法和描述。 Python正则表达式语法 正则表达式描述 \d 匹配任何数字字符，等价于[0-9]。 \D 匹配任何非数字字符，等价于[^0-9]。 \w ......

dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......

整理代码块 代码块整理后存储，供后期使用 /// <summary> /// 包含中文 /// </summary> /// <param name="str"></param> /// <returns></returns> public static bool HasChinese(string ......

一开始用的是 (\w+)\.(jpg|png|gif|webp) 但是如果文件名含有中文就匹配不到 修改后： var reg = /(.+)\.(jpg|png|gif|jpeg|webp)/gi console.log(reg.exec('啊啊.webp.png')) //['啊啊.webp.pn ......

<el-form-item label="设置密码" prop="pass"> <el-input type="password" v-model="ruleForm.pass" autocomplete="off" placeholder="请输入密码" show-password></el-in ......

先基于以下 var ( fileNamePattern = "^[^+-./\t\b@#$%*()\\[\\]][^/\t\b@#$%*()\\[\\]]{1,254}$" fileRegex = regexp.MustCompile(fileNamePattern) ) func main() { ......

为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......

需要一个密码强度正则表达式在用户注册时校验用户密码强度：密码至少8个字符，包括1个大写字母，1个小写字母和1个数字或特殊字符。 ......

正则表达式提取器 正则表达式可以根据规则提取符合条件的字符串 A(.*?)B提取A段和B段之间的值 ......

步骤： 1. 找到相应的文件，ctrl+F 2. 输入想要查询的内容对应的正则，比如，想要清除 所有的 “path: '/list/detail',” path:(\s)*(.+)\n\s+ //替换以“path:”开头的一行 注释：并不需要 ^或 $符号。 翻译 搜索 复制 ......

正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......

普通字符 普通字符包括没有显式指定为元字符的所有可打印和不可打印字符。这包括所有大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号。 非打印字符 非打印字符也可以是正则表达式的组成部分。下表列出了表示非打印字符的转义序列： 字符描述 \cx 匹配由x指明的控制字符。例如， \cM 匹配一个 Con ......

1、显示/proc/meminfo文件中以大小s开头的行(要求：使用两种方法) [root@srehost ~]#cat /proc/meminfo |egrep -o "^(s|S).*"SwapCached: 0 kBSwapTotal: 8257532 kBSwapFree: 8257532 ......

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......

大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【崔艳飞】问了一个Python正则表达式的问题，一起来看看吧。问题如下：'/H/H_OMC/Mo/20231128/share'，各位大神，引号内的通配符，咋让起作用？加个引号，不灵了。 二、实现过程 这里【哎呦喂 是豆子～】、【莫生气 ......

shell实战正则三贱客——awk 特点及应用场景 awk 一门语言类似于c语言 过滤，统计，计算 过滤，统计，日志 执行过程 awk -F, 'BEGIN{print "name"}{print $2}END{print "end of file"}' oldboy.txt 执行过程说明 awk读 ......

三剑客 三剑客特点，及应用场景 命令 特点 场景 grep 过滤 grep过滤速度是最快的 sed 替换，修改文件内容，取行 如果要进行替换/修改文件内容，取出某个范围的内容（从早上10：00到11：00） awk 取列，统计结算 取列对比，比较统计，计算(awk数组) shell实战正则三贱客—g ......

shell实战正则三贱客——sed 特点及格式 sed stream editor:流编辑器，sed把处理的内容(文件)，当做是水，源源不断的进行处理，一行一行读取文件，直到文件末尾。 sed 格式 命令 选项 sed命令功能 说明 参数 sed -r 's#oldboy#oldgirl#g' 单引 ......

正则表达式 匹配有规律的东西：手机号，身份证号，匹配日志什么 正则表达式 ，regular expression(RE) 正则：使用一些符号表达重复出现，大小写，开头/结尾含义。 应用场景 哪些可以正则表达式 Linux三剑客使用，一些开发语言 应用场景 过滤有规律的内容，尤其是日志 正则符号 分类 ......

转自：https://blog.csdn.net/m0_71654608/article/details/126541896 一、提取字符串里的汉字 去掉字符串里的数字下划线 1 string str ="你好_2022"; 2 string str1 = Regex.Replace(str, @" ......

1、常用密码校验--数字、大小写字母、去除特殊字符但保留@ var validPassword = (rule, value, callback) => { //数字 let REG_NUMBER = ".*\\d+.*"; //小写字母 let REG_UPPERCASE = ".*[A-Z]+. ......

目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......

A - Please Sign 某个 \(A_i\) 对 \(A_1\) 的贡献是 \(\binom{10^{100}}{\mathrm{dep}_i}\)，所以深度为 \(d\) 的节点的 \(A_i\) 之和只要不为 \(0\)，其贡献就一定远大于深度 \(<d\) 的所有点的贡献之和。 从大到 ......

目录 什么是正则化 什么是范数 L1正则化 L2正则化 其他正则化方法 什么是正则化 在机器学习中，一个核心问题是设计不仅在训练数据集上表现好，而且能在新输入上有好的泛化性，因此许多策略被显式地设计来减少测试误差，这些 策略统称为正则化。 因此，正则化被定义为对学习算法地修改-减少泛化误差而不是训练 ......

坑点 ginx location 正则 alias 和 try_files, 存在排斥情况，不能一起使用，要使用root。 案例如下 # 老版本门户前端 location ^~ /assets { alias /usr/share/nginx/homepage_test/assets/; # 老版本 ......

怎么有人 ARC A 卡了半天的？ A. Please Sign 考虑 \(i\) 位置上的数，下次它被加到 \(P_i\)，再下次被加到 \(P_{P_i}\)，因为这个序列有性质 \(P_i<i\)，这样加若干轮一定会到达 \(1\)。 令所有的 \(i\) 向 \(P_i\) 连边，则这是一棵 ......

我们想让我们的模型拟合训练集的数据。有时，我们用线性来模拟一些复杂的数据，就会欠拟合(underfit)，具有高偏差；这时候，我们可能就会采用一些非线性的模型拟合训练集，或许达到不错的效果；但有时，我们的模型太想拟合数据了，使得模型失去了泛化能力（泛化：能够对之前从未见过的全新示例也能给出良好的预测 ......

在一个复杂的字符串中，使用 正则表达式 来取其中某个值 import java.util.regex.*;//正则表达式 引用 //复杂的字符串 String input="{\"pbxToken\":\"1ja930jsdlij912h94hk5l35poeweer\"}"+"{\"LS_Call ......

Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization Yidong Rao 1, Minzhu Xie 1, Hao Wang 1 Affiliations expand P ......