機器學習——L0、L一、L2範數

今天咱們聊聊機器學習中出現的很是頻繁的問題：過擬合與規則化。咱們先簡單的來理解下經常使用的L0、L一、L2和核範數規則化。最後聊下規則化項參數的選擇問題。機器學習 監督機器學習問題無非就是「minimize your error while regularizing your parameters」，也就是在規則化參數的同時最小化偏差。最小化偏差是爲了讓咱們的模型擬合咱們的訓練數據，而規則化參數是

>>阅读原文<<