范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归(稀疏与特征工程) 转载自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52092040 一、正则化背景 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的...
岭回归与最小二乘相似,不同之处在于系数是通过最小化略有不同的数量来估算的。像OLS一样,Ridge回归寻求降低RSS的系数估计,但是当系数接近于零时,它们也会产生收缩损失。这种损失的作用是将系数估计值缩小到零。参数λ控制收缩的影响。λ= 0的行为与OLS回归完全相同。当然,选择一个好的λ值至关重要,应该使用交叉...