l1正则化和l2正则化
-
l2范数正则化 正则化的通俗解释
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...
2021-03-12 16:34:39 正则化的通俗解释 l1正则化和l2正则化 正则化参数如何确定
-
正则化为什么能防止过拟合 正则化的通俗解释
机器学习中使用“正则化来防止过拟合“到底是一个什么原理?说白了,正则化就是给原来的极值函数增加不确定性,也就是说,你不能满足你给出的所有数据集。那对你的健康有害。我会添...
2021-03-12 14:04:18 正则化的通俗解释 l1正则化和l2正则化 为什么过拟合不可避免