L1和L2正则详解
之前看过很多L1正则和L2正则分析的文章，也看了很多比较二者区别的文章，但始终没能总结成体系，写这篇文章的目的就是想总结一下关于L1正则和L2正则的分析。 正则化方法 (Regularization) 是机器学习领域中一种非常重要的技巧，它主要用来对权重系数加以约束限制，进而防止过拟合。数学上来讲，正则化即为在目标函数中加入对权值系数的约束。 首先说说使用正则化的场景： 变量较多或者样本量少于变量
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