白盒模型和黑盒模型，就是人工智能的两种算法，白盒顾名思义，可以用人的理解，就是决策树，叶子大于5放左边，叶子小于五放右边，然后继续往下一层，就是无限的分类，可以理解，而黑盒模型就不一样了，是机器学习，多层神经网络，每个层的一定数量神经元全连接，数据反复自己的调参，加权重，也就是什么数据重要，什么不重要，但都要，只是分量不一样，然后还会根据结果是否准确率高再删除一些数据，再进行反向调参，正向叫线性编程，反向就是回归，反正就是倒腾几百万次，数据变来变去，人无法理解，最后出来一个模型，就可以跟现有数据高度吻合
这是一个白盒模型，决策树，可以一层层的分类，容易理解。
正则化（Regularization）：原理、方法与应用
在机器学习和深度学习中，过拟合（Overfitting） 是模型训练的核心挑战之一 —— 模型在训练数据上表现极佳，但在未见过的测试数据上泛化能力差。正则化正是解决这一问题的关键技术，其核心思想是通过在损失函数中引入 “惩罚项”，限制模型参数的复杂度，迫使模型学习更简单、更具泛化性的特征，而非死记硬背训练数据中的噪声。
一、正则化的核心目标与本质
1. 核心目标
平衡 “模型拟合能力” 与 “泛化能力”：避免模型因过度追求训练误差最小化，而忽略对新数据的适应性。
控制模型复杂度：复杂度过高的模型（如高次多项式、深层神经网络）易学习训练数据中的噪声，正则化通过约束参数规模降低复杂度。
2. 本质理解
正则化的本质是 **“奥卡姆剃刀原理” 在机器学习中的体现 **—— 在多个能拟合数据的模型中，选择 “最简单”（参数更简洁、特征更通用）的模型，其泛化能力通常更强。例如：用多项式拟合数据时，一次函数（y=ax+b）比五次函数（y=ax?+bx?+...+e）更简单，若两者在训练数据上误差接近，一次函数对新数据的预测更稳定。
二、经典正则化方法（针对传统机器学习）
传统机器学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）中，正则化主要通过对模型参数的 “范数惩罚” 实现，常见有 L1、L2 正则化，以及两者结合的 Elastic Net。
1. L2 正则化（岭回归，Ridge Regression）
原理
L2 正则化通过在损失函数中加入参数的平方和惩罚项，限制参数的 “整体规模”（避免参数值过大）。以线性回归为例：
原始损失函数（均方误差 MSE加入 L2 正则后的损失函数：其中：（正则化强度）：控制惩罚力度，时退化为原始模型，越大惩罚越强（参数越接近 0）：模型的权重参数（不含偏置项，因偏置项仅影响整体偏移，不直接导致过拟合）：为了求导后抵消系数，简化计算（非必需，仅影响的数值尺度）。
核心特点
参数 “收缩”（Shrinkage）
：L2 惩罚会让所有参数向 0 靠近，但不会将参数直接置为 0（参数值整体变小，但保留所有特征）。
抗噪声能力强
：参数值减小后，模型对输入数据的微小波动（噪声）更不敏感，泛化性提升。
适用场景
：特征之间存在相关性、不希望删除任何特征的场景（如医学特征，每个指标都可能有意义）。
2. L1 正则化（套索回归，Lasso Regression）
原理
L1 正则化通过在损失函数中加入参数的绝对值和惩罚项，实现 “参数稀疏化”（即强制部分参数变为 0，相当于删除冗余特征）。以线性回归为例，加入 L1 正则后的损失函数：核心特点
参数稀疏化
：L1 的绝对值惩罚会导致部分参数被 “压缩” 到 0，从而自动完成 “特征选择”（删除对模型贡献极小的特征）。例：用 Lasso 处理 “房价预测” 数据时，若 “小区绿化率” 的参数被置为 0，说明该特征对房价影响可忽略，模型训练时无需考虑。
计算挑战：绝对值函数在处不可导，传统梯度下降无法直接使用，需用 “次梯度下降”“坐标下降” 等特殊优化方法。
适用场景
：特征维度高、存在大量冗余特征的场景（如文本分类中的词袋模型，特征数可能达数万，需筛选核心词汇）。
3. L1 与 L2 的对比：为什么 L1 能稀疏化？
L1 和 L2 的核心差异源于惩罚项的 “几何形状”，可通过 “约束域” 直观理解：假设模型仅含两个参数和，正则化等价于在 “参数空间” 中加入一个约束域，损失函数的最优解需落在 “约束域与损失函数等高线的切点” 上：
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