【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——进一步讨论正则化
本课件的主要内容包括： 上次课程回顾：L2正则化 不同尺度的特征 标准化特征 标准化目标 参数化 vs. 非参数化变换 高斯RBFs 高斯RBF参数 非参数化基：RBFs RBFs与正则化 RBFs、正则化与验证 超参数优化 L1正则化 正则化与稀疏性 稀疏性与最小二乘法 稀疏性与L0正则化 稀疏性与L2正则化 稀疏性与L1正则化 L2正则化 vs. L1正则化 L1损失 vs. L1正则化 L1
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