初學者如何學習機器學習中的L1和L2正則化

訓練機器學習模型的要點之一是避免過擬合。如果發生過擬合，模型的精確度會下降。這是由於模型過度嘗試捕獲訓練數據集的噪聲。本文介紹了兩種常用的正則化方法，通過可視化解釋幫助你理解正則化的作用和兩種方法的區別。 噪聲，是指那些不能代表數據真實特性的數據點，它們的生成是隨機的。學習和捕捉這些數據點讓你的模型複雜度增大，有過擬合的風險。 避免過擬合的方式之一是使用交叉驗證（cross validation）

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