l2范数正则化 正则化的通俗解释

l0 l1 l2正则化项的区别和特点？L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保...

正则化为什么能防止过拟合 正则化的通俗解释

机器学习中使用“正则化来防止过拟合“到底是一个什么原理？说白了，正则化就是给原来的极值函数增加不确定性，也就是说，你不能满足你给出的所有数据集。那对你的健康有害。我会添...