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機器學習-正則化
時間 2020-12-27
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在機器學習中,正規化是防止過擬合的一種重要技巧。從數學上講,它會增加一個正則項,防止係數擬合得過好以至於過擬合。 L1就是權重的和: L2是權重的平方和: 最小平方損失函數的L1正則化: 最小平方損失函數的L2正則化: 它們的性質的區別總結如下: L2正則化 L1正則化 計算效率高(因爲有解析解) 在非稀疏情形下計算效率低 非稀疏輸出 稀疏輸出 無特徵選擇 內置特徵選擇 解的唯一性是
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