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概述

基于L1和L2范式的最优化求解

基础知识

规则化函数

《机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数》中谈到监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。

最后

以上就是激动皮带为你收集整理的基于L1和L2范式的稀疏性约束最优化求解基于L1和L2范式的最优化求解的全部内容,希望文章能够帮你解决基于L1和L2范式的稀疏性约束最优化求解基于L1和L2范式的最优化求解所遇到的程序开发问题。

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