機器學習中的正則化
1. 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 ...
原文：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 L L 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 ，它符合奧卡姆剃刀 Occam s razor 原理：在所有可能選擇的模型中，能夠很好地解釋已知數據並且十分簡單的才是最好的模型。從貝葉斯估計的角度來看，正則化項對應於模型的先驗概率。還有個說法就 ...
2017-01-04 11:34 0 1833 推薦指數：
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