机器学习_Lasso回归_ElasticNet回归_PolynomialFeatures算法介绍_02---人工智能工作笔记0037
Lasso回归用的是L1正则化可以看到,这里的alpha就是
这里的alpha对吧,就是
L1的权重
然后对于ElasticNet回归来说,这里的alpha可以看到是L1权重的超参数对吧,然后这里的p,表示的是
L2正则里面的(1-p)这里
这里要提一下:
L1和L2为什么能防止过拟合，它们有什么区别?通过添加正则项，可以使模型的部分参数值都较小甚至趋于0，
对应的特征对模型的影响就比较小，相当于对无关特征做了一个惩罚，
即使它们的值波动比较大，受限于参数值很小，也不会对模型的输出结果造成太大影响。
简而言之，正则化是将模型参数加入到损失函数中，能避免权值相关文章：
机器学习_Lasso回归_ElasticNet回归_PolynomialFeatures算法介绍_02---人工智能工作笔记0037
Lasso回归用的是L1正则化可以看到,这里的alpha就是这里的alpha对吧,就是 L1的权重 然后对于ElasticNet回归来说,这里的alpha可以看到是L1权重的超参数对吧,然后这里的p,表示的是 L2正则里面的(1-p)这里 这里要提一下: L1和L2为什么能防止过拟合，它们有什么区别?通过添加…...
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