機器學習筆記-L2正則化、L1正則化與稀疏性
L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢？稀疏性，說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇，只留下一些比較重要的特征，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。在實際應用中，機器學習模型的輸入 ...
原文：4.機器學習——統計學習三要素與最大似然估計、最大后驗概率估計及L1、L2正則化
.前言 之前我一直對於 最大似然估計 犯迷糊，今天在看了陶輕松 憶臻 nebulaf 等人的博客以及李航老師的 統計學習方法 后，豁然開朗，於是在此記下一些心得體會。 最大似然估計 Maximum Likelihood Estimation, MLE 與 最大后驗概率估計 Maximum A Posteriori Estimation,MAP 的歷史可謂源遠流長，這兩種經典的方法也成為機器學習領 ...
2019-02-14 16:52 0 568 推薦指數：
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