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liweikuan
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2021年4月3日
正则化
摘要: 当模型的复杂度增大时,训练误差会逐渐减小并趋向于0;而测试误差会先减小,达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时,过拟合现象就会发生。这样,在学习时就要防止过拟合。进行最优模型的选择,即选择复杂度适当的模型,以达到使测试误差最小的学习目的。 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略
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posted @ 2021-04-03 22:59 liweikuan
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向量范数
摘要: 《矩阵分析》史荣昌版
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posted @ 2021-04-03 22:14 liweikuan
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