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最優化方法:範數和規則化regularization
時間 2021-01-18
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 機器學習中出現的非常頻繁的問題有:過擬合與規則化。先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核範數規則化,最後聊下規則化項參數的選擇問題。 一般來說,監督學習可以看做最小化下面的目標函數): θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ) 規則項Ω(w)
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