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深入理解L1,L2正則化

正則化(Regularization) 是機器學(xué)習中對原始損失函數引入額外信息，以便防止過(guò)擬合和提高模型泛化性能的一類(lèi)方法的統稱(chēng)。正則化是在經(jīng)驗風(fēng)險上面加了一個(gè)正則化項或者懲罰項,正則化函數一般是模型法則度的單調增函數,模型越負責,正則化值就越大.
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小令童鞋的書(shū)單

本頁(yè)主要用來(lái)記錄自己已經(jīng)讀過(guò)的書(shū)或者是正在讀的書(shū)，里面的這些書(shū)都是個(gè)人覺(jué)得值得花一點(diǎn)時(shí)間去讀的書(shū)，如果感興趣的話(huà)可以交流下。
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K近鄰算法(KNN)詳解

K近鄰算法，即是給定一個(gè)訓練數據集，對新的輸入實(shí)例，在訓練數據集中找到與該實(shí)例最鄰近的K個(gè)實(shí)例，這K個(gè)實(shí)例的多數屬于某個(gè)類(lèi)，就把該輸入實(shí)例分類(lèi)到這個(gè)類(lèi)中.
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About Me

自己搭建博客的原因是現有的博客系統不滿(mǎn)足我的要求，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是看著(zhù)現有的博客系統不順眼，現在博客主要內容就是自己平時(shí)看的書(shū)以及各種想法總結等等。還有就是希望博客上面記載的東西能夠幫助到別人。
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生成模型和判別模型

監督學(xué)習方法可以分為生成方法和判別方法,所學(xué)到的模型分別為生成模型和判別模型.
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