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：機器學習：L1和L2正則化項的理解
正則化 Regularization 機器學習中幾乎都可以看到損失函數后面會添加一個額外項，常用的額外項一般有兩種，稱作L 正則化 和 L 正則化，或者 L 范數 和 L 范數。 L 正則化和L 正則化可以看做是損失函數的懲罰項。所謂 懲罰 是指對損失函數中的某些參數做一些限制。對於線性回歸模型，使用L 正則化的模型建叫做Lasso回歸，使用L 正則化的模型叫做Ridge回歸 嶺回歸 。 Lass ...
2020-07-10 10:27 0 658 推薦指數：
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