[機器學習]正則化方法 -- Regularization
那添加L1和L2正則化有什麼用？下面是L1正則化和L2正則化的做用，這些表述能夠在不少文章中找到。it
- L1正則化能夠產生稀疏權值矩陣，即產生一個稀疏模型，能夠用於特徵選擇
- L2正則化能夠防止模型過擬合（overfitting）；必定程度上，L1也能夠防止過擬合
相關文章
- 1. [機器學習]正則化方法 -- Regularization
- 2. 機器學習之正則化（Regularization）
- 3. 機器學習--正則化(Regularization)
- 4. 機器學習筆記——正則化（Regularization）
- 5. 機器學習中的正則化(Regularization)
- 6. 機器學習（五）--------正則化(Regularization)
- 7. 機器學習正則化
- 8. 機器學習——正則化
- 9. 機器學習基礎——規則化（Regularization）
- 10. 正則化（Regularization）
- 更多相關文章...
- • Scala 正則表達式 - Scala教程
- • PHP 正則表達式(PCRE) - PHP參考手冊
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
