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正则化回归,正则化回归算法思想是什么
作者：admin日期：2024-04-18 16:00:23浏览：17分类：资讯
正则化项L1和L2的直观理解及L1不可导处理
1、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某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。
2、L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。
3、L1正则化项也称为Lasso，L2正则化参数也称为Ridge。 L1范数：权值向量w中各个元素的绝对值之和，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。
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