理想几岁

摘要： 分类 混淆矩阵1 True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 →→ 误报 (Type I error). False Negative(假负 , 阅读全文

摘要： 规范化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的 阅读全文