L1正则化和L2正则化
L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 对模型参数的L2正则项为 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...
原文：L2正则化方法
在机器学习中，无论是分类还是回归，都可能存在由于特征过多而导致的过拟合问题。当然解决的办法有 减少特征，留取最重要的特征。 惩罚不重要的特征的权重。 但是通常情况下，我们不知道应该惩罚哪些特征的权重取值。通过正则化方法可以防止过拟合，提高泛化能力。 先来看看L 正则化方法。对于之前梯度下降讲到的损失函数来说，在代价函数后面加上一个正则化项，得到 注意是从 开始的。对其求偏导后得到 然后得到梯度下降 ...
2016-03-11 16:25 0 4585 推荐指数：
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