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正则化l1和l2
L1:产生稀疏模型
L2:避免过拟合
L1正则化是指权值向量
w
中各个元素的绝对值之和,通常表示为
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1
L2正则化是指权值向量
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中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号),通常表示为
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2
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
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原文地址:https://www.cnblogs.com/10zhang/p/8651277.html
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