機器學習中的規則化范數(L0, L1, L2, 核范數)
目錄： 一、L0，L1范數 二、L2范數 三、核范數 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 ...
原文：機器學習：模型泛化（L1、L2 和彈性網絡）
一 嶺回歸和 LASSO 回歸的推導過程 嶺回歸和LASSO回歸都是解決模型訓練過程中的過擬合問題 具體操作：在原始的損失函數后添加正則項，來盡量的減小模型學習到的 的大小，使得模型的泛化能力更強 比較 Ridge 和 LASSO 名詞 Ridge LASSO：衡量模型正則化 MSE MAE：衡量回歸結果的好壞 歐拉距離 曼哈頓距離：衡量兩點之間距離的大小 理解 Ridge LASSO：在損失函數 ...
2018-07-13 19:39 0 933 推薦指數：
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L0、L1和L2范數在機器學習中的用途
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