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：机器学习笔记-L2正则化、L1正则化与稀疏性
L 正则化 L 正则化与稀疏性 抄书 百面机器学习：算法工程师带你去面试 为什么希望模型参数具有稀疏性呢 稀疏性，说白了就是模型的很多参数是 。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入动辄几百上千万维，稀疏性就显得更加重要，谁也不希望把这上千万维的特征全部搬到线上去。如果你真的要这样做的话，负责线上系统的同事 ...
2020-06-01 16:15 0 705 推荐指数：
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