機器學習中的范數規則化之（一）L0、L1與L2范數
今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限，以下都是我一些淺顯的看法，如果理解存在錯誤，希望大家不吝指正。謝謝 ...
原文：淺談機器學習中的規則化范數（轉）
一 監督學習簡介 監督機器學習問題無非就是 minimizeyour error while regularizing your parameters ，也就是在規則化參數的同時最小化誤差。最小化誤差是為了讓我們的模型擬合我們的訓練數據，而規則化參數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練數據。多么簡約的哲學啊 因為參數太多，會導致我們的模型復雜度上升，容易過擬合，也就是我們的訓練誤差會很小。但訓練誤差 ...
2015-12-29 14:58 4 3103 推薦指數：
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