做同款的网站,搬瓦工暗转wordpress,如何找网站开发人员,公众平台微信公众号登陆机器学习-L1正则/L2正则 目录
1.L1正则
2.L2正则
3.结合 1.L1正则
L1正则是一种用来约束模型参数的技术#xff0c;常用于机器学习和统计建模中#xff0c;特别是在处理特征选择问题时非常有用。
想象一下#xff0c;你在装备行囊准备去旅行#xff0c;但你的行囊有一…机器学习-L1正则/L2正则 目录
1.L1正则
2.L2正则
3.结合 1.L1正则
L1正则是一种用来约束模型参数的技术常用于机器学习和统计建模中特别是在处理特征选择问题时非常有用。
想象一下你在装备行囊准备去旅行但你的行囊有一个限制只能带一定数量的东西。现在你得在限定数量内选择最重要的物品来装备这样才能在旅途中轻松愉快。
L1正则就像是给你的行囊设定了一个最大重量限制。它强制模型尽可能地少用特征让模型变得更简单更容易解释。换句话说它促使模型只挑选出最重要的特征来做决策而把不那么重要的特征抛弃掉就像你只选择了最重要的东西来装备行囊一样。
这种约束对于避免过拟合特别有效因为它阻止了模型对训练数据中噪声和不必要的特征过度拟合。而且使用L1正则的模型通常更具有稀疏性也就是说大部分参数都会被设为零只有少数参数对模型的预测起到关键作用就像你行囊里只有几样重要的物品一样。这让模型更加简洁、高效也更容易理解和解释。
总的来说L1正则就像是给模型的行囊设定了一个明确的限制让模型更加精简、高效帮助我们更好地理解数据并做出准确的预测。 岭回归取出的向量不容易为零 2.L2正则
L2正则跟L1正则有些类似但又有自己独特的特点。让我用一个简单的比喻来解释一下。
想象一下你是一位艺术家正在创作一幅画作。但你发现自己的画笔太自由了导致画面上出现了太多的杂乱笔触使得整幅画显得有些混乱。
L2正则就像是给你的画笔加上一根轻微的铁链稍微限制了你的画笔运动。这样一来你仍然可以自由地创作但是笔触会更加平滑更加统一画面也会更加清晰。
在机器学习中L2正则也是一种约束模型参数的技术它的作用是使模型的参数保持较小的数值避免出现过于复杂的模型从而减少过拟合的风险。它通过向模型的损失函数添加一个惩罚项使得模型在训练过程中更倾向于学习较小的参数值。
相比于L1正则L2正则更注重于平滑模型参数的值而不是将参数压缩为零。这样一来L2正则对于处理高维度数据和多重共线性即特征之间存在相关性的情况更为有效。
总的来说L2正则就像是给模型的画笔加上了一根铁链使得模型的参数更加平滑避免了过度复杂和杂乱让我们的模型更具有泛化能力更能应对各种数据情况。 LASSO回归取出的向量容易取零 3.结合
那么 我们如何结合一下L1正则和L2正则的优点呢
