机器学习算法中常用的正则化方法

常用的正则化方法

机器学习中常用的正则化方法包括 L1 正则化和 L2 正则化。

L1 正则化

L1 正则化通过在成本函数中增加正则化项来限制模型参数的大小，它的作用是促使模型的部分参数为零，从而进行特征选择和稀疏性处理，以防止过拟合。

L2 正则化

L2 正则化通过在成本函数中增加正则化项来限制模型参数的大小，它的作用是促使模型参数尽可能小，从而减小模型复杂度，以防止过拟合。

对模型的影响

• L1 正则化会倾向于产生稀疏模型，适用于特征选择和噪音数据处理。
• L2 正则化会倾向于让模型参数更加平滑，适用于处理共线性和高维数据。