2017年9月28日

L1正则化和L2正则化

摘要: L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项,都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性,可用于特征选择。L2正则化的解都比较小,抗扰动能力强。 L2正则化 对模型参数的L2正则项为 即权重向量中各个元素的平方和,通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减”(weight decay)和“ 阅读全文

posted @ 2017-09-28 17:58 Peyton_Li 阅读(10272) 评论(0) 推荐(0) 编辑

饥饿的小易(枚举+广度优先遍历(BFS))

摘要: 题目描述 小易总是感觉饥饿,所以作为章鱼的小易经常出去寻找贝壳吃。最开始小易在一个初始位置x_0。对于小易所处的当前位置x,他只能通过神秘的力量移动到 4 * x + 3或者8 * x + 7。因为使用神秘力量要耗费太多体力,所以它只能使用神秘力量最多100,000次。贝壳总生长在能被1,000,0 阅读全文

posted @ 2017-09-28 16:13 Peyton_Li 阅读(717) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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