正则化的通俗解释 l0 l1 l2正则化项的区别和特点？

l0 l1 l2正则化项的区别和特点？

L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保证模型的稳定性，即，参数值不会太大或太小。在实际应用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则化；例如。

ml/min什么意思？

式中：instance是叶节点，weight（Hessian）是无正则项损失函数的二阶导数，即：

那么instance weight之和（Hessian）就对应于此：

直观的理解，一般来说，我们定义的无正则项损失函数是：

，那么hi=1，HJ是叶节点上的样本数，minchildWeight是叶节点上的最小样本数

正则化的通俗解释 正则项是干什么的 正则化是什么意思

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。