機器學習中的正則化問題(2)——理解正則化
理解正則化 目錄 理解正則化 正則化的由來 L1、L2對模型空間限制的解釋： 關於正則化是貝葉斯先驗，整個優化目標是最大后驗概率的解釋： 正則化的由來 有幾種角度來看待正則化(Regularization)，它符合 ...
原文：機器學習中正則化的理解
首先述說什么是正則化， 正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加上一個正則項 regularizer 或罰項 penalty term 。是模型選擇的典型方法。正則化項一般是模型復雜度的單調遞增函數，模型越復雜，正則化值越大。比較常用的正則化項有模型參數向量的范數，l norm l norm...... 第 項經驗風險較小的模型可能比較復雜 非零參數多 ，這是第 項的模型復雜度會較大。正 ...
2014-03-24 16:03 0 6908 推薦指數：
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