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：机器学习：L1和L2正则化项的理解
正则化 Regularization 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，称作L 正则化 和 L 正则化，或者 L 范数 和 L 范数。 L 正则化和L 正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓 惩罚 是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L 正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L 正则化的模型叫做Ridge回归 岭回归 。 Lass ...
2020-07-10 10:27 0 658 推荐指数：
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