【机器学习必知必会】正则化和范数

写在前头 本文格式略微有些乱码，为不妨碍阅读，可以查看我在头条上写的原文： https://www.toutiao.com/i6650364324176986637/ 正则化综述 机器学习中经常会在损失函数中加入正则项，称之为正则化（Regularize）。 目的：防止模型过拟合 原理：在损失函数上加上某些规则（限制），缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性 例子：以最简单的线性模型为例 线性回

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