L1正则化与稀疏性
2020-04-21 22:32:57 问题描述：L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理是什么。 问题求解： 稀疏矩阵指有很多元素为0，少数参数为非零值。一般而言，只有少部分特征对模型有贡献，大部分特征对模型没有贡献或者贡献很小，稀疏参数的引入，使得一些特征对应的参数是0，所以就可以剔除 ...
原文：正则化--L1正则化（稀疏性正则化）
稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型可能会非常庞大，并且需要大量的 RAM。 在高维度稀疏矢量中，最好尽可能使权重正好降至 。正好为 的权重基本上会使相应特征从模型中移除。 将特征设为 可节省 RAM 空间，且可以减少模型中的噪点。 以一个涵盖全球地区 不仅仅只是涵盖加利福尼亚州 的住房数据集为例。如果按分 每度为 分 对全球纬度进行分桶 ...
2018-03-25 10:59 0 2137 推荐指数：
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