关于正则化话的理解

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了关于正则化话的理解前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

正则化与归一化含义解析:http://sobuhu.com/ml/2012/12/29/normalization-regularization.html


正则化:http://www.cnblogs.com/richqian/p/4514528.html


L0、L1、与L2范数:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995



备注:


正则化就是对最小化经验误差函数上加约束,这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。 约束有引导作用,在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向,使最终的解倾向于符合先验知识(如一般的l-norm先验,表示原问题更可能是比较简单的,这样的优化倾向于产生参数值量级小的解,一般对应于稀疏参数的平滑解)。

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