2021年2月1日
【统计学习】L1&L2正则化
摘要： 定义 正则化时结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或惩罚项。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则项值越大。 L2范数\(\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(f(x_{i},w - y_{i})^2 + \frac{\lambda}{2}||w||^2 阅读全文
posted @ 2021-02-01 11:35 逆风飞扬pro 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)