LR深入理解
LR基础推导 LR前世今生 LR正则化 当模型的参数过多时，很容易遇到过拟合的问题。而正则化是结构风险最小化的一种实现方式，通过在经验风险上加一个正则化项，来惩罚过大的参数来防止过拟合。 奥卡姆剃刀原理：能够很好地解释已知数据并且十分简单的才是最好的模型。 L1正则化：lasso，稀疏规则，参数稀疏，实现参数自动选择 学习地去掉一些无用信息的特征，将他们权重置0
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