l1和l2正则化的优缺点 机器学习中L1正则化和L2正则化的区别？
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别？
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；如果特征是低维稠密的，则使用L1正则化；如果特征是稠密的，则使用L2正则化。最后附上图表。右边是L1正则，最优解在坐标轴上，这意味着某些参数为0。
机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的
2。其次，常用的机器学习算法，如SVM、gbdt、KNN等，应该了解其原理，能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应该基本清楚
3基本算法数据结构应该熟练，链表二叉树，快速行合并，动态返回等
[AI疯狂高级正则化-今日头条]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle×tamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神经网络正则化技术包括数据增强、L1、L2、batchnorm、dropout等技术。本文对神经网络正则化技术及相关问题进行了详细的综述。如果你有兴趣，可以关注我，继续把人工智能相关理论带到实际应用中去。
卷积神经损失函数怎么加入正则化？
根据现行钢结构规范，长细比计算有两个目的。
首先，检查是否超过允许的长细比。目的不是考虑钢种（或屈服强度）。
第二，当然是计算受压构件的稳定性。在规范中，稳定系数通过调整长细比或一般长细比来获得，表示为λn=λ/πsqrt（E/FY）。
弹性和非弹性屈曲的临界长细比为4.71sqrt（E/FY）。如果长细比λ小于此值，则柱屈曲时会出现塑性区。
稳定应力为FY*0.658fy/Fe，否则为弹性屈曲，稳定应力为0.877fe。式中，Fe=π2E/λ2，可见该值为欧拉荷载。例如，如果FY=345mpa，则极限长细比为115。因此，柱的稳定系数与其强度有一定的关系，这取决于柱是发生弹性屈曲还是非弹性屈曲。
扩展数据：
是给平面不可约代数曲线某种形式的全纯参数表示。
对于PC^2中的不可约代数曲线C，求紧致黎曼曲面C*和全纯映射σ：C*→PC^2，严格定义了σ（c*）=c
！设c是一条不可约的平面代数曲线，s是c的奇点集，如果有一个紧致黎曼曲面c*和一个全纯映射σ：c*→PC^2，则
（1）σ（c*）=c（2）σ^（-1）（s）是一个有限点集，（3）σ：c*σ^（-1）（s）→cs是一对一映射
，那么（c*，σ）称为c的正则化，当没有混淆时，我们也可以称c*为c的正则化
实际上，正则化方法是将不可约平面代数曲线奇点处具有不同切线的曲线分支分开，从而消除奇异性。
参考源：
l1和l2正则化的优缺点 l1正则化为什么稀疏 l2范数正则化
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