机器学习中的正则化
1. 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 ...
原文：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 L L 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 ，它符合奥卡姆剃刀 Occam s razor 原理：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单的才是最好的模型。从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率。还有个说法就 ...
2017-01-04 11:34 0 1833 推荐指数：
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