L1正則化和L2正則化
L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 對模型參數的L2正則項為 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...
原文：L2正則化方法
在機器學習中，無論是分類還是回歸，都可能存在由於特征過多而導致的過擬合問題。當然解決的辦法有 減少特征，留取最重要的特征。 懲罰不重要的特征的權重。 但是通常情況下，我們不知道應該懲罰哪些特征的權重取值。通過正則化方法可以防止過擬合，提高泛化能力。 先來看看L 正則化方法。對於之前梯度下降講到的損失函數來說，在代價函數后面加上一個正則化項，得到 注意是從 開始的。對其求偏導后得到 然后得到梯度下降 ...
2016-03-11 16:25 0 4585 推薦指數：
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