2015年5月19日
正则化（Regularization)
摘要： 正则化(Regularization)是机器学习中抑制过拟合问题的常用算法，常用的正则化方法是在损失函数(Cost Function)中添加一个系数的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)项，用来抑制过大的模型参数，从而缓解过拟合现象。\(l1 - norm\)的正则项还具有特征选择... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 20:08 snen 阅读(8145) 评论(0) 推荐(0) 编辑