机器学习算法系列篇9:Lasso 和 Ridge回归算法

更多专业的人工智能相关文章,微信搜索  : robot-learner , 或扫码   模型的参数空间过大可能导致过拟合,而Lasso和Ridge回归模型则是在线性回归模型的基础上,通过正则规则增加了对参数的限制,从而达到参数稀疏化和减小过拟合的效果。   两种回归模型分别对应的损失函数优化方法如下:   二者的区别是,Ridge回归算法的限制项是L2范数,而Lasso回归的限制条件是L1范数。根
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