機器學習中的范數正則化
機器學習中的范數正則化 機器學習中的范數正則化 1. \(l_0\)范數和\(l_1\)范數 2. \(l_2\)范數 3. 核范數（nuclear norm） 參考文獻 使用正則化有兩大目標： 抑制過擬合； 將先驗知識 ...
原文：機器學習中的正則化
. 正則化概述 Regularization 監督學習可以簡單的理解為在最小化loss function 的同時，保證模型的復雜度盡可能的低，防止出現過擬合 overfitting 。常用的loss函數有square loss Regression ，Hinge Loss SVM ，exp loss adaBoost 等。關於正則化 Regularization ，它一方面可用於控制模型的復雜度 ...
2016-04-15 20:53 0 2614 推薦指數：
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