机器学习——L0、L一、L2范数

今天咱们聊聊机器学习中出现的很是频繁的问题：过拟合与规则化。咱们先简单的来理解下经常使用的L0、L一、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。机器学习 监督机器学习问题无非就是“minimize your error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化偏差。最小化偏差是为了让咱们的模型拟合咱们的训练数据，而规则化参数是

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