深入理解L1、L2正则化 📈
导读 在机器学习领域，模型过拟合是一个常见问题，而正则化技术正是解决这一难题的关键武器之一。今天，让我们一起深入了解两种最常用的正则化方...
在机器学习领域，模型过拟合是一个常见问题，而正则化技术正是解决这一难题的关键武器之一。今天，让我们一起深入了解两种最常用的正则化方法——L1和L2正则化。
首先，L1正则化（Lasso Regression）通过向损失函数中添加权重绝对值之和来实现正则化。它的独特之处在于能够使某些特征的权重变为零，从而达到特征选择的效果。换句话说，L1正则化可以帮助我们识别出真正重要的特征，让模型更加简洁高效。🌟
接着是L2正则化（Ridge Regression），它通过增加权重平方和的方式约束模型参数。与L1不同的是，L2不会直接将任何权重归零，而是倾向于均匀地减少所有权重大小。这种方法非常适合处理存在多重共线性的数据集，能有效提升模型的稳定性和泛化能力。💪
总结来说，L1和L2各有千秋，选择哪种取决于具体应用场景。无论怎样，它们都是构建强大且可靠的机器学习模型不可或缺的一部分！🚀
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时候联系我们修改或删除，多谢。