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機器學習算法系列(七):L1正則化與L2正則化
時間 2020-12-20
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本文主要從該博客處學習:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657 一: 模型過擬合 簡單來講,就是在訓練集上表現很好,誤差很小,準確率很高,但是在測試集中,表現很差,誤差很大。 第一幅圖爲欠擬合,第二個爲正常擬合,第三個爲過擬合。 解決過擬合一般有兩種方法: 1.丟棄一些不能幫助我們預測的特徵的數量。 2.正則化。保留所有特
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