【一看就懂】机器学习之L1和L2正则化1
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【一看就懂】机器学习之L1和L2正则化1
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摘要：本文主要分为三部分，先讲述什么是正则化，再讲L1和L2正则化数学原理，最后小结对比。一、什么是正则化上篇机器学习之线性方程与学习率中引入损失函数，以便寻找最优解。然而，在实际应用中，模型可能会出现过拟合现象，即模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。为了防止过拟合，我们引入了正则化技术。正则化通过在损失函数中加入惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
内容概述
一、什么是正则化
在机器学习中，正则化是一种用于防止模型过拟合的技术。通过在损失函数中加入惩罚项，正则化可以限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
二、L1和L2正则化数学原理
L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法。L1正则化通过在损失函数中加入权重系数的绝对值之和作为惩罚项，使得部分权重系数变为零，从而实现特征选择。L2正则化则通过在损失函数中加入权重系数的平方和作为惩罚项，使得权重系数趋向于较小的值，从而防止模型过拟合。
三、小结对比
本文最后对L1和L2正则化进行了对比，总结了它们的特点和适用场景。L1正则化适用于特征选择，而L2正则化适用于防止模型过拟合。
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