机器学习中的正则化问题(2)——理解正则化
理解正则化 目录 理解正则化 正则化的由来 L1、L2对模型空间限制的解释： 关于正则化是贝叶斯先验，整个优化目标是最大后验概率的解释： 正则化的由来 有几种角度来看待正则化(Regularization)，它符合 ...
原文：机器学习中正则化的理解
首先述说什么是正则化， 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加上一个正则项 regularizer 或罚项 penalty term 。是模型选择的典型方法。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值越大。比较常用的正则化项有模型参数向量的范数，l norm l norm...... 第 项经验风险较小的模型可能比较复杂 非零参数多 ，这是第 项的模型复杂度会较大。正 ...
2014-03-24 16:03 0 6908 推荐指数：
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#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...