模型優化、正則化、損失函數

一、前言 對於理解機器學習或者深度學習的人來說,需要了解基本的學習框架是什麼?無論是聚類、迴歸,對於參數的求解以及參數的正則化(防止過擬合的措施)來源於什麼原理或者基於什麼?,這是需要我們理解的。一般而言從誤差出發,有式子: Loss_function=Est_error+Regularization of parameters 下面我們來說說估計誤差中的損失函數以及模型優化的手段。 二、常見的損
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