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正则化和L2正则化的理解
机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合 overfit 。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L 和 L 正则化。但是，正则化项是如何得来的 其背后的数学原理是什么 L 正则化和 L 正则化之间有何区别 本文将给出直观的解释。 . L 正则化直观解释 L 正则化公式非常简单，直 ...
2020-09-17 18:11 0 1022 推荐指数：
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