正則化與偏差-方差分解
正則化與偏差-方差分解 什麼是正則化，聽起來很抽象，其實很簡單：就是一種減少方差的策略 偏差：學習算法的擬合能力：期望值與真實結果的偏離程度 方差：數據擾動造成的影響：換了一個數據集之後，模型的優劣 噪聲： 正則化本質上，通過降低方差，從而緩解過擬合現象 下圖就是極其嚴重的過擬合 L1和L2
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