[机器学习]正则化方法 -- Regularization

那添加L1和L2正则化有什么用？下面是L1正则化和L2正则化的作用，这些表述可以在很多文章中找到。

  • L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择
  • L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合
posted @ 2018-04-03 18:06  曾先森在努力  阅读(312)  评论(0)  编辑  收藏  举报