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【轉】L1正則化和L2正則化的理解
時間 2020-12-20
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轉:https://blog.csdn.net/fisherming/article/details/79492602 一、 奧卡姆剃刀(Occam's razor)原理: 在所有可能選擇的模型中,我們應選擇能夠很好的解釋數據,並且十分簡單的模型。從貝葉斯的角度來看,正則項對應於模型的先驗概率。可以假設複雜模型有較小的先驗概率,簡單模型有較大的先驗概率。 二、正則化項
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