【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——進一步討論正則化
本課件的主要內容包括： 上次課程回顧：L2正則化 不同尺度的特徵 標準化特徵 標準化目標 參數化 vs. 非參數化變換 高斯RBFs 高斯RBF參數 非參數化基：RBFs RBFs與正則化 RBFs、正則化與驗證 超參數優化 L1正則化 正則化與稀疏性 稀疏性與最小二乘法 稀疏性與L0正則化 稀疏性與L2正則化 稀疏性與L1正則化 L2正則化 vs. L1正則化 L1損失 vs. L1正則化 L1
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