机器学习笔记之五——目标函数、经验风险与结构风险、正则项

1、常见的目标函数（loss/cost function）   2、经验风险与结构风险    经验风险 L(f) 就是以上损失函数，描述的是模型与训练数据的契合程度。函数   结构风险Ω(f)对应于过拟合问题，用正则项解决过拟合是结构风险的课题。blog   3、正则项 正则项本来有两种，L1正则项与L2正则项，后面还出现了L1和L2的中庸形态——Elasitc Net。it   首先，L1正则项

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