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面试题集锦

时间:2019-03-06 18:54:15      阅读:168      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

1. L1范式和L2范式的区别

(1) L1范式是对应参数向量绝对值之和

(2) L1范式具有稀疏性

(3) L1范式可以用来作为特征选择,并且可解释性较强(这里的原理是在实际Loss function 中都需要求最小值,根据L1的定义可知L1最小值只有0,故可以通过这种方式来进行特征选择)

(4) L2范式是对应参数向量的平方和,再求平方根

(5) L2范式是为了防止机器学习的过拟合,提升模型的泛化能力

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原文:https://www.cnblogs.com/yeran/p/10485154.html

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