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機器學習中偏差和方差的區別
時間 2021-01-16
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今天在看L1和L2正則的相關知識時,看到這樣一段話: L2與L1的區別在於,L1正則是拉普拉斯先驗,而L2正則則是高斯先驗。它們都是服從均值爲0,協方差爲1λ。當λ=0時,即沒有先驗)沒有正則項,則相當於先驗分佈具有無窮大的協方差,那麼這個先驗約束則會非常弱,模型爲了擬合所有的訓練集數據, 參數w可以變得任意大從而使得模型不穩定,即方差大而偏差小。λ越大,標明先驗分佈協方差越小,偏
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