l1和l2正则化区别和适用场景
l1是曼哈顿距离,l2是平方和均值。
l1可以使得特征权重为0,l2只能接近0单等于0.
因此l1适合特征稀疏的场景,用来特征选择。l2适合特征稠密的场景,用来做预防过拟合。
l1可以使得特征权重为0,l2只能接近0单等于0.
因此l1适合特征稀疏的场景,用来特征选择。l2适合特征稠密的场景,用来做预防过拟合。
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金山笔试?感觉是题出错了,应该logn
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