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機器學習:模型泛化(L1、L2 和彈性網絡)
時間 2021-01-15
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一、嶺迴歸和 LASSO 迴歸的推導過程 1)嶺迴歸和LASSO迴歸都是解決模型訓練過程中的過擬合問題 具體操作:在原始的損失函數後添加正則項,來儘量的減小模型學習到的 θ 的大小,使得模型的泛化能力更強; 2)比較 Ridge 和 LASSO 名詞 Ridge、LASSO:衡量模型正則化; MSE、MAE:衡量回歸結果的好壞; 歐拉距離、曼哈頓距離:衡量兩點之間距離的大小; 理解 Ri
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