https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity/l2-regularization
某个模型的训练损失逐渐减少，但验证损失最终增加。换言之，该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合。根据奥卡姆剃刀定律，或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合，这种原则称为正则化。
经验风险最小化
结构风险最小化
现在，我们的训练优化算法是一个由两项内容组成的函数：
一个是损失项，用于衡量模型与数据的拟合度，
一个是正则化项，用于衡量模型复杂度。
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本文是本人学习了相关机器学习课程后的一个关于L1正则化与L2正则化的学习笔记。 正则化 从上图1 可知，随着训练迭...
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课程 机器学习速成课程 Google出品
过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度严格。https://www.zhihu.com/question/322...
正则化 正则化是机器学习中一种常见的概念。正则化不仅在深度学习中有，在传统的机器学习中也有。 单纯从名字上不好理解...
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继续打基础： 正则表达式：一堆乱码的感觉，慢慢看懂了，发现其中奥秘。https://github.com/HBU/...
本文标题：机器学习速成课程 学习笔记14：简化正则化
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/opawcftx.html
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