2018年10月1日
机器学习之正则化【L1 & L2】
摘要： 前言 L1、L2在机器学习方向有两种含义：一是L1范数、L2范数的损失函数，二是L1、L2正则化 L1范数、L2范数损失函数 L1范数损失函数： L2范数损失函数： L1、L2分别对应损失函数中的绝对值损失函数和平方损失函数 区别： 分析： robust: 与L2相比，L1受异常点影响比较小，因此稳 阅读全文
posted @ 2018-10-01 10:38 zhaop 阅读(609) 评论(0) 推荐(0) 编辑