機器學習中的規則化范數(L0, L1, L2, 核范數)
目錄： 一、L0，L1范數 二、L2范數 三、核范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限 ...
原文：人工智能機器學習：如何解決Solver lbfgs supports only 'l2' or 'none' penalties, got l1 penalty？
sklearn . 版本，用以下代碼建立邏輯回歸模型 lr LogisticRegression C c param, penalty l 正則化懲罰選擇 L 報錯，一臉懵C 嗯，還是打印一下Ir看一下參數 LogisticRegression C . , class weight None, dual False, fit intercept True, intercept scaling , ...
2020-09-04 08:08 0 1672 推薦指數：
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