机器学习笔记-L2正则化、L1正则化与稀疏性
L2正则化、L1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0。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 ...
原文：学习笔记163—理解模型正则化：L1正则、L2正则（理论+代码）
理解模型正则化：L 正则 L 正则 理论 代码 前言 我们已经知道了模型误差 偏差 方差 不可避免的误差，且在机器学习领域中最重要就是解决过拟合的问题，也就是降低模型的方差。在上一篇文章 ML DL重要基础概念：偏差和方差 已经列出了如下方法： 降低模型复杂度 减少数据维度 降噪 增加样本数 使用验证集 其实还有一个降低方差的重要方法：模型正则化。本文从理论及代码两个方面对L 正则 L 正则进行了 ...
2020-07-02 22:21 0 855 推荐指数：
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