機器學習之路： python線性回歸 過擬合 L1與L2正則化
git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通過比較 經過正則化的模型 泛化能力明顯的更好啦 ...
原文：【機器學習】--線性回歸中L1正則和L2正則
一 前述 L 正則，L 正則的出現原因是為了推廣模型的泛化能力。相當於一個懲罰系數。 二 原理 L 正則：Lasso Regression L 正則：Ridge Regression 總結： 經驗值 MSE前系數為 ，L , L 正則前面系數一般為 . . 更看重的是准確性。 L 正則會整體的把w變小。 L 正則會傾向於使得w要么取 ，要么取 ，稀疏矩陣 ，可以達到降維的角度。 ElasticNe ...
2018-01-23 17:24 0 1778 推薦指數：
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