2020年5月30日
机器学习---正则化
摘要： 正则化的目的是为了防止过拟合，降低模型的复杂度。 正则化的打开方式： 在目标函数后面添加一个系数的“惩罚项”。 式中， 是一个常数， 为样本个数， 是一个超参数，用于控制正则化程度。 1、L1正则化：在目标函数后面加了所有特征系数的绝对值之和。L1正则化更适用于特征选择，每次更新过程中会减去或加上一 阅读全文
posted @ 2020-05-30 20:18 小娜子成长记 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑