在機器學習中，我們非常關心模型的**能力，即模型在新資料上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型複雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作「天空」，那麼天空飛翔的「鳥」就是模型可能收斂到的乙個個最優解。在施加了模型正則化後，就好比將原假設空間（「天空」）縮小到一定的空間範圍（「籠子」），這樣一來，可能得到的最優解能搜尋的假設空間也變得相對有限。有限空間自然對應複雜度不太高的模型，也自然對應了有限的模型表達能力。這就是「正則化有效防止模型過擬合的」一種直觀解析。
過擬合的解釋：
正則化的解釋：
正則化的解釋：
機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解
1 1 norm和 2 2 norm，中文稱作l1正則化和l2正則化，或者l1範數和l2範數。w 1 w 1 即為l1正則化項。w 2 2 w 22 即為l2正則化項。w表示特徵的係數，從上式可以看到正則化項是對係數做了處理 限制 l1正則化和l2正則化的說明如下 w中各個元素的絕對值之和，通常表示...
機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解
機器學習中幾乎都可以看到損失函式後面會新增乙個額外項，常用的額外項一般有兩種，一般英文稱作 1 role presentation 1 1 norm，中文稱作l1正則化和l2正則化，或者l1範數和l2範數。l1正則化和l2正則化可以看做是損失函式的懲罰項。所謂 懲罰 是指對損失函式中的某些引數做一些...
機器學習 L1與L2正則化項
題目 關於支援向量機svm,下列說法錯誤的是 a.l2正則項，作用是最大化分類間隔，使得分類器擁有更強的泛化能力 b.hinge 損失函式，作用是最小化經驗分類錯誤 c.分類間隔為1 w w 代表向量的模 d.當引數c越小時，分類間隔越大，分類錯誤越多，趨於欠學習 錯誤 在logistic regr...