Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化 在之前的一篇博客中L1正则化及其推导推导证明了L1正则化是如何使参数稀疏化人，并且提到过L1正则化如果从贝叶斯的观点看来是Laplace先验，事实上如果从 ...

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，一般英文称作ℓ1">ℓ1-norm和ℓ2">ℓ2-norm，中 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271742.html 目录 机器学习基石笔记1——在何时可以使用机器学习(1) 机器学习基石笔记2—— ...