機器學習之正則化（Regularization）
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原文：機器學習入門13 - 正則化：稀疏性 (Regularization for Sparsity)
原文鏈接：https: developers.google.com machine learning crash course regularization for sparsity L 正則化 稀疏矢量通常包含許多維度。創建特征組合會導致包含更多維度。由於使用此類高維度特征矢量，因此模型可能會非常龐大，並且需要大量的 RAM。在高維度稀疏矢量中，最好盡可能使權重正好降至 。正好為 的權重基本上會 ...
2019-01-31 23:58 0 1319 推薦指數：
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