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：L1、L2正则化详解
正则化是一种回归的形式，它将系数估计 coefficient estimate 朝零的方向进行约束 调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。 一 数学基础 . 范数 范数是衡量某个向量空间 或矩阵 中的每个向量以长度或大小。范数的一般化定义：对实数p gt ， 范数定义如下： L 范数 当p 时，是L 范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和 ...
2018-12-15 15:53 0 1804 推荐指数：
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