机器学习之路： python线性回归 过拟合 L1与L2正则化
git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较 经过正则化的模型 泛化能力明显的更好啦 ...
原文：【机器学习】--线性回归中L1正则和L2正则
一 前述 L 正则，L 正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力。相当于一个惩罚系数。 二 原理 L 正则：Lasso Regression L 正则：Ridge Regression 总结： 经验值 MSE前系数为 ，L , L 正则前面系数一般为 . . 更看重的是准确性。 L 正则会整体的把w变小。 L 正则会倾向于使得w要么取 ，要么取 ，稀疏矩阵 ，可以达到降维的角度。 ElasticNe ...
2018-01-23 17:24 0 1778 推荐指数：
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