2019年1月31日
机器学习入门13 - 正则化：稀疏性 (Regularization for Sparsity)
摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/ 1- L₁正则化 稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型 阅读全文
posted @ 2019-01-31 23:58 Anliven 阅读(7169) 评论(0) 推荐(0) 编辑