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对参数进行L2正则，是机器学习常用的防止过拟合的方法。请问对

[不定项选择题]
对参数进行L2正则，是机器学习常用的防止过拟合的方法。请问对参数做L2正则，是对参数本身做了哪些先验分布假设？ 
  • 高斯分布
  • 拉普拉斯分布
  • 泊松分布
  • 均匀分布
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牛客2816108号头像 牛客2816108号
L1 假设先验分布为拉普拉斯分布，结果更稀疏
L2 假设先验分布为高斯（正态）分布，给主要参数更大权重
发表于 2019-06-15 21:25:36 回复(0)
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问题信息

算法工程师 数据挖掘工程师 2019 大数据开发工程师 paypal
上传者：小小
难度：
1条回答 1333浏览

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