机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性
本系列是学习伯禹《机器学习》的笔记，主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting 本篇目录 1 奥卡姆剃刀原则 2 L1 与 L2 范数正则化 2.1 L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度： 2.2 L1正则化和L2正则化： 2.3 L1正则化不能求导吗？那怎么优化呀？ 2.4 为什么一般用L2比L1多? 3 模型泛化性 3.1 泛化能力 3.2 泛化误差 3.3 泛化误差上界
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