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L1正則化和L2正則化
時間 2021-01-02
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一、 奧卡姆剃刀(Occam's razor)原理: 在所有可能選擇的模型中,我們應選擇能夠很好的解釋數據,並且十分簡單的模型。從貝葉斯的角度來看,正則項對應於模型的先驗概率。可以假設複雜模型有較小的先驗概率,簡單模型有較大的先驗概率。 二、正則化項 2.1、什麼是正則化? 正則化是結構風險最小化策略的實現,在經驗風險上加一個正則項或罰項,正則項一共有
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