机器学习算法 之 L1、L2正则化
1 快速总结 若损失函数为 l o s s = m i n ∑ ( y i − w T x i ) 2 loss = min\sum(y_i-w^Tx_i)^2 loss=min∑(yi−wTxi)2 1.1 L1、L2正则化的原理。 L1——> |w| ——>菱形 L1正则化的公式： m i n ∑ ( y i − w T x i ) 2 + λ ∣ ∣ w ∣ ∣ 1 min\sum(y_
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