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L2正則化推導
時間 2020-12-20
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在機器學習中,無論是分類還是迴歸,都可能存在由於特徵過多而導致的過擬合問題。當然解決的辦法有 (1)減少特徵,留取最重要的特徵。 (2)懲罰不重要的特徵的權重。 但是通常情況下,我們不知道應該懲罰哪些特徵的權重取值。通過正則化方法可以防止過擬合,提高泛化能力。 先來看看L2正則化方法。對於之前梯度下降講到的損失函數來說,在代價函數後面加上一個正則化項,得到 注
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