【機器學習】一文讀懂正則化與LASSO迴歸，Ridge迴歸
該文已經收錄到專題機器學習進階之路當中，歡迎你們關注。html 1.過擬合 當樣本特徵不少，樣本數相對較少時，模型容易陷入過擬合。爲了緩解過擬合問題，有兩種方法：app 方法一：減小特徵數量（人工選擇重要特徵來保留，會丟棄部分信息）。機器學習 方法二：正則化（減小特徵參數的數量級）。ide 2.正則化（Regularization） 正則化是結構風險（損失函數+正則化項
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