JavaShuo
欄目
標籤
【機器學習】【基本理論】L0、L1、L2和核範數規則化學習總結【待補充整理】
時間 2020-12-24
原文
原文鏈接
監督機器學習問題無非就是「minimizeyour error while regularizing your parameters」,也就是在規則化參數的同時最小化誤差。最小化誤差是爲了讓我們的模型擬合我們的訓練數據,而規則化參數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練數據。 爲了解決過擬合問題,通常有兩種辦法, 第一是減少樣本的特徵(即維度), 第二就是我們這裏要說的」正則化「(又稱爲
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習中的範數規則化(正則化)-L0,L1和L2範式
2.
機器學習:範數規則化-L0、L1、L2範數及loss函數
3.
機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
4.
機器學習(3):機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
5.
【機器學習】L1和L2正則化
6.
機器學習——L1和L2正則化
7.
機器學習——L0、L一、L2範數
8.
機器學習中的正則化技術L0,L1與L2範數
9.
機器學習------L1、L2規範化(L1 Regularization、L1 Regularization)
10.
L0,L1,L2範數
更多相關文章...
•
ASP 基本語法規則
-
ASP 教程
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
Kotlin學習(一)基本語法
相關標籤/搜索
學習總結
學習、總結
AngularJS學習整理
機器學習
學習管理
管理學習
總結整理
整理總結
機器學習總結
基本理論
瀏覽器信息
XLink 和 XPointer 教程
PHP教程
學習路線
初學者
服務器
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
「插件」Runner更新Pro版,幫助設計師遠離996
2.
錯誤 707 Could not load file or assembly ‘Newtonsoft.Json, Version=12.0.0.0, Culture=neutral, PublicKe
3.
Jenkins 2018 報告速覽,Kubernetes使用率躍升235%!
4.
TVI-Android技術篇之註解Annotation
5.
android studio啓動項目
6.
Android的ADIL
7.
Android卡頓的檢測及優化方法彙總(線下+線上)
8.
登錄註冊的業務邏輯流程梳理
9.
NDK(1)創建自己的C/C++文件
10.
小菜的系統框架界面設計-你的評估是我的決策
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
機器學習中的範數規則化(正則化)-L0,L1和L2範式
2.
機器學習:範數規則化-L0、L1、L2範數及loss函數
3.
機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
4.
機器學習(3):機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
5.
【機器學習】L1和L2正則化
6.
機器學習——L1和L2正則化
7.
機器學習——L0、L一、L2範數
8.
機器學習中的正則化技術L0,L1與L2範數
9.
機器學習------L1、L2規範化(L1 Regularization、L1 Regularization)
10.
L0,L1,L2範數
>>更多相關文章<<