L1以及L2正则化
正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作-norm和-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ri
相关文章
- 1. L1 L2 正则化
- 2. L1、L2正则化
- 3. L1 L2正则化
- 4. L1，L2正则化
- 5. L1正则化和L2正则化
- 6. 正则化(1) L1和L2正则化
- 7. L1,L2正则
- 8. L2/L1正则化方法
- 9. L1与L2正则化
- 10. L0,L1,L2正则化
- 更多相关文章...
- • Scala 正则表达式 - Scala教程
- • PHP 正则表达式(PCRE) - PHP参考手册
- • Flink 数据传输及反压详解
- • IntelliJ IDEA代码格式化设置
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. L1 L2 正则化
- 2. L1、L2正则化
- 3. L1 L2正则化
- 4. L1，L2正则化
- 5. L1正则化和L2正则化
- 6. 正则化(1) L1和L2正则化
- 7. L1,L2正则
- 8. L2/L1正则化方法
- 9. L1与L2正则化
- 10. L0,L1,L2正则化