機器學習算法系列篇9：Lasso 和 Ridge迴歸算法
更多專業的人工智能相關文章，微信搜索 : robot-learner ， 或掃碼 模型的參數空間過大可能導致過擬合，而Lasso和Ridge迴歸模型則是在線性迴歸模型的基礎上，通過正則規則增加了對參數的限制，從而達到參數稀疏化和減小過擬合的效果。 兩種迴歸模型分別對應的損失函數優化方法如下： 二者的區別是，Ridge迴歸算法的限制項是L2範數，而Lasso迴歸的限制條件是L1範數。根
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