2018年4月3日
[机器学习]正则化方法 -- Regularization
摘要： 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 阅读全文
posted @ 2018-04-03 18:06 曾先森在努力 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑