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2019年1月31日
机器学习入门13 - 正则化:稀疏性 (Regularization for Sparsity)
摘要: 原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/ 1- L₁正则化 稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量,因此模型
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posted @ 2019-01-31 23:58 Anliven
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