机器学习中的范数正则化
机器学习中的范数正则化 机器学习中的范数正则化 1. \(l_0\)范数和\(l_1\)范数 2. \(l_2\)范数 3. 核范数（nuclear norm） 参考文献 使用正则化有两大目标： 抑制过拟合； 将先验知识 ...
原文：机器学习中的正则化
. 正则化概述 Regularization 监督学习可以简单的理解为在最小化loss function 的同时，保证模型的复杂度尽可能的低，防止出现过拟合 overfitting 。常用的loss函数有square loss Regression ，Hinge Loss SVM ，exp loss adaBoost 等。关于正则化 Regularization ，它一方面可用于控制模型的复杂度 ...
2016-04-15 20:53 0 2614 推荐指数：
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