机器学习之L1正则化和L2正则化（附源码解析）_lq正则化重构代码

作者：花生_TL007 | 2024-05-15 19:31:55

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lq正则化重构代码

今天还是机器学习的基础知识内容，也是最基础的哈。首先说一下什么是正则化，其实它就是一个减少方差的策略。那么什么是方差呢？在这里也引入一个和方差相辅相成的概念--偏差。

我们通常所说的过拟合现象，也就是指的高方差，就是模型在训练集上训练的超级好，几乎全部都能拟合。但是这种情况如果换一个数据集往往就会非常差，正则化的思想就是在我们的目标函数中价格正则项，即：

在这里正则项有两种，分别是L1和L2，先来看一下两者的表达式：

如果加上这种正则项，就是希望我们的代价函数小，同时也希望我们这里的<

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