笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数博客的学习笔记，对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称，比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项；还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“mi...
Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析
这篇文章主要介绍了Python深度学习中的pyTorch权重衰减与L2范数正则化的详细解析，文中附含详细示例代码，有需要的朋友可以借鉴参考下
Machine learning | 机器学习中的范数正则化
目录1.\(l_0\)范数和\(l_1\)范数2.\(l_2\)范数3.核范数（nuclearnorm）参考文献使用正则化有两大目标：抑制过拟合；将先验知识融入学习过程，比如稀疏、低秩、平滑等特性。结合第二点以及贝叶斯估计的观点，正则化项（regularizer）就是先验概率项。监督学习中绝大多数任...
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