機器學習中的正則化方法

參數範數懲罰 L1 L2 regularization 正則化一般具有如下形式：（結構風險最小化） 其中，第一項是經驗風險，第二項是正則化項，lambda>=0爲調整兩者之間關係的係數。 正則化項可以取不同的形式，如參數向量w的L2範數： 假設以平方差爲損失函數，則優化目標爲： minw∑i=1m(yi−wTxi)2+λ||w||22 m i n w ∑ i = 1 m ( y i − w T x

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