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：學習筆記163—理解模型正則化：L1正則、L2正則（理論+代碼）
理解模型正則化：L 正則 L 正則 理論 代碼 前言 我們已經知道了模型誤差 偏差 方差 不可避免的誤差，且在機器學習領域中最重要就是解決過擬合的問題，也就是降低模型的方差。在上一篇文章 ML DL重要基礎概念：偏差和方差 已經列出了如下方法： 降低模型復雜度 減少數據維度 降噪 增加樣本數 使用驗證集 其實還有一個降低方差的重要方法：模型正則化。本文從理論及代碼兩個方面對L 正則 L 正則進行了 ...
2020-07-02 22:21 0 855 推薦指數：
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