机器学习正则化信息收集
机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？ L1正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0； L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小 在实际使用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则；如果特征是低维稠密的，则使用L2正则。
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