JavaShuo
欄目
標籤
CTR 預測理論(十二):L1 正則相比於 L2 更容易獲得稀疏解原因總結
時間 2021-01-17
欄目
正則表達式
简体版
原文
原文鏈接
最近複習正則約束,考慮到從未本質上考慮過 L1 正則稀疏性問題,現查閱相關資料,總結整理如下: 1. 從優化問題來看 首先,我們要優化的是這個問題 min w E D ( w ) + λ E R ( w ) \min\limits_w E_D(w) + \lambda E_R(w) wminED(w)+λER(w)。 其次, min w E D ( w ) + λ E R ( w )
>>阅读原文<<
相關文章
1.
l1約束比l2約束更容易獲得稀疏解
2.
機器學習 l1 相比於 l2 爲什麼容易獲得稀疏解?
3.
L1比L2更稀疏
4.
L1,L2正則
5.
L1相較於L2的稀疏性
6.
L1正則和L2正則
7.
爲什麼L1懲罰L2懲罰更容易得到稀疏解
8.
L1、L2正則化
9.
L1、L2正則VS L1、L2 loss
10.
關於L1和L2正則
更多相關文章...
•
CAP理論是什麼?
-
NoSQL教程
•
C# 正則表達式
-
C#教程
•
算法總結-二分查找法
•
NewSQL-TiDB相關
相關標籤/搜索
l1&l2
容易理解
稀疏
原理總結
l1
ctr
論語十則
l2
獲得
容易
正則表達式
MyBatis教程
NoSQL教程
Docker教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
windows下配置opencv
2.
HED神經網
3.
win 10+ annaconda+opencv
4.
ORB-SLAM3系列-多地圖管理
5.
opencv報錯——(mtype == CV_8U || mtype == CV_8S)
6.
OpenCV計算機視覺學習(9)——圖像直方圖 & 直方圖均衡化
7.
【超詳細】深度學習原理與算法第1篇---前饋神經網絡,感知機,BP神經網絡
8.
Python數據預處理
9.
ArcGIS網絡概述
10.
數據清洗(三)------檢查數據邏輯錯誤
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
l1約束比l2約束更容易獲得稀疏解
2.
機器學習 l1 相比於 l2 爲什麼容易獲得稀疏解?
3.
L1比L2更稀疏
4.
L1,L2正則
5.
L1相較於L2的稀疏性
6.
L1正則和L2正則
7.
爲什麼L1懲罰L2懲罰更容易得到稀疏解
8.
L1、L2正則化
9.
L1、L2正則VS L1、L2 loss
10.
關於L1和L2正則
>>更多相關文章<<