损失函数与正则项之间的关系和分析
看了知乎一篇博文当我们优化损失函数时，我们在优化什么收获良多，对机器学习分类和回归中损失函数和正则项也有了更深的认识。理解了这些，可以加深对逻辑回归，Softmax,线性回归等机器学习方法的理解，知道为什么要这样。现简单总结一下。 贝叶斯公式：$p(x|y)=\frac{p(y|x)p(x)}{p(y)}$ 如果设训练集为$D$，那么对于模型参数$w$来说，贝叶斯...
