機器學習筆記week1——奧卡姆剃刀原則、L1與L2範數正則化、模型泛化性

本系列是學習伯禹《機器學習》的筆記，主要記錄自己在學習過程中的盲點和細節繼續加油叭fighting 本篇目錄 1 奧卡姆剃刀原則 2 L1 與 L2 範數正則化 2.1 L1與L2範數正則化可以降低過擬合程度： 2.2 L1正則化和L2正則化： 2.3 L1正則化不能求導嗎？那怎麼優化呀？ 2.4 爲什麼一般用L2比L1多? 3 模型泛化性 3.1 泛化能力 3.2 泛化誤差 3.3 泛化誤差上界

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