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[机器学习]正则化方法 -- Regularization
那添加L1和L2正则化有什么用?
下面是L1正则化和L2正则化的作用
,这些表述可以在很多文章中找到。
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择
L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting);一定程度上,L1也可以防止过拟合
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原文地址:https://www.cnblogs.com/WayneZeng/p/9290705.html
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