L1正則化與稀疏性
2020-04-21 22:32:57 問題描述：L1正則化使得模型參數具有稀疏性的原理是什么。 問題求解： 稀疏矩陣指有很多元素為0，少數參數為非零值。一般而言，只有少部分特征對模型有貢獻，大部分特征對模型沒有貢獻或者貢獻很小，稀疏參數的引入，使得一些特征對應的參數是0，所以就可以剔除 ...
原文：機器學習筆記-L2正則化、L1正則化與稀疏性
L 正則化 L 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 。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動輒幾百上千萬維，稀疏性就顯得更加重要，誰也不希望把這上千萬維的特征全部搬到線上去。如果你真的要這樣做的話，負責線上系統的同事 ...
2020-06-01 16:15 0 705 推薦指數：
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