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正則化是什么意思
匿名提問者 2023-03-30 10:50:53

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  正則化(Regularization)是機器學習中一種常見的技術,用于避免過擬合(Overfitting)并提高模型的泛化能力。

  在機器學習中,我們通常需要從大量數據中學習模型,并用該模型來預測新的數據。如果模型過于復雜,它可能會在訓練數據上表現得非常好,但在新數據上的表現卻很差。這種現象稱為過擬合。

  正則化的目標就是減少過擬合。它通過在模型中引入額外的約束條件,使模型更加簡單,從而避免模型在訓練數據上過度擬合。在正則化中,通常會使用一些額外的懲罰項,以限制模型參數的大小,從而避免參數過多或過大。

  常見的正則化方法包括L1正則化、L2正則化和彈性網絡正則化。其中,L1正則化通過對模型參數的絕對值進行懲罰,可以使一些參數變為0,從而達到特征選擇的效果;L2正則化通過對模型參數的平方和進行懲罰,可以使參數的大小逐漸減小,從而實現平滑效果;彈性網絡正則化則是L1和L2正則化的結合,既可以進行特征選擇,又可以實現平滑效果。

  正則化是一種重要的機器學習技術,它可以提高模型的泛化能力,從而使得模型更加穩健和可靠。