機器學習&神經網絡—模型評估、正則化

目錄   一、模型評估-bias and variance 二、L1、L2正則化： 1、添加L1和L2正則化有什麼用？ 2、爲什麼L1可以實現稀疏化，L2不可以？ 1）數學公式角度 2）幾何圖像角度 3、那爲什麼L2正則化可以獲得值很小的參數？ 4、L2比L1穩定？  三、神經網絡解決過擬合 1、L2正則化 2、dropout 3、early stopping 4、特徵歸一化 參考鏈接： 機器學習

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