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正则化中为什么说模型越复杂正则化值越大

发布时间:2019-07-23 22:40 来源:未知 编辑:admin

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  知道合伙人互联网行家采纳数:24762获赞数:312112011年中山职业技术学院毕业,现担任毅衣公司京东小二向TA提问展开全部

  L1正则假设参数的先验分布是Laplace分布,可以保证模型的稀疏性,也就是某些参数等于0;

  L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布,可以保证模型的稳定性,也就是参数的值不会太大或太小

  在实际使用中,如果特征是高维稀疏的,则使用L1正则;如果特征是低维稠密的,则使用L2正则。

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