L1范数正则化
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L1范数正则化( L1 regularization 或 lasso )是机器学习(machine learning)中重要的手段,在支持向量机(support vector machine)学习过程中,实际是一种对于成本函数(cost function)求解最优的过程,因此,L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数,使得学习得到的结果满足稀疏化(sparsity),从而方便人们提取特征。
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L1范数正则化( L1 regularization 或 lasso )是机器学习(machine learning)中重要的手段,在支持向量机(support vector machine)学习过程中,实际是一种对于成本函数(cost function)求解最优的过程,因此,L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数,使得学习得到的结果满足稀疏化(sparsity),从而方便人们提取特征。
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