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弹性网(Elastic Net)正则化是一种结合了L1和L2正则化的线性回归方法。它在处理具有多重共线性(特征之间高度相关)的数据时特别有用,因为它结合了L1正则化的特征选择能力和L2正则化的稳定性。弹性网正则化的目标函数是原始损失函数与L1和L2正则化项的组合。 弹性网正则化的公式: [ L_{\text{total}} = L + \...
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弹性公网IP(Elastic IP Address,简称EIP)是可以独立购买和持有的公网IP地址资源。目前,EIP仅支持绑定到专有网络类型的ECS实例、专有网络类型的私网SLB实例、专有网络类型的辅助弹性网卡、NAT网关和高可用虚拟IP上。
默认情况下,云服务器上配置的 IPv6 地址仅具有 IPv6 内网通信能力,若您的云服务器需要访问 IPv6 公网或被 IPv6 公网访问,请按照您云服务器上配置的 IPv6 地址类型分别参照 弹性公网 IPv6 或传统弹性公网 IPv6 快速入门文档进行相应配置。 自动获取:以下镜像的默认配置支持通过 DHCP 动态获取 IPv6 地址...
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弹性网络回归善于解决含有相关性参数的模型:lasso回归筛选出相关的参数,并缩减其他无关参数;同时岭回归缩减所有相关性的参数。 通过二者的结合,弹性网络回归可以筛选和缩减具有相关性的参数,将他们保留在模型中或者从模型中移除。在处理具有相关性的参数时,弹性网络回归能够表现出良好的性能。
弹性网结合了岭回归和 LASSO 回归二者的优势,小批量梯度下降法结合了批量梯度下降法和随机批量梯度下降法二者的优势,类似的方法在机器学习领域经常被运用,用来创造出新的方法。 打个比方理解机器学习 参加考试前要做很多练习题,练习题就相当于训练数据,目的不是为了在做练习题的过程中达到满分,而是通过做练习题让我们...