那添加L1和L2正则化有什么用？下面是L1正则化和L2正则化的作用，这些表述可以在很多文章中找到。

• L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择
• L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合

最新文章

1. 初学js
2. Sublime Text2 Jsformat自定义使用之代码折叠方式修改
3. 基于UDP协议的程序设计
4. Python学习之Python简介
5. SPCOMM 接收数据不完整！该如何解决
6. CentOS6.X安装vsftpd服务
7. SPRING IN ACTION 第4版笔记-第十章Hitting the database with spring and jdbc-002-本章的源代码
8. android 布局居中
9. zzuli oj 1145 有问题的里程表 2
10. WebApp触屏版网站开发要点
11. ppi和dpi
12. WINDOWS UPDAET
13. XCode中使用SVN 教程
14. 1006 Do the Untwist
15. TCP/IP笔记 一.综述
16. ueditor图片无法左右对齐的解决
17. 如何配置adb环境变量
18. Jmeter（三十九）获取响应结果中参数出现的次数（转载）
19. 【liunx】端口号的占用情况查看
20. HDU 1715 （大数相加，斐波拉契数列）

热门文章

1. mysql无密码登陆
2. Anfora 自动装载类
3. 快乐python 零基础也能P图 —— PIL库
4. npm Error: Cannot find module './auth.js'
5. TCP的客户端搭建
6. iptables简单用法
7. 关于Selenium WebDriver的geckodriver
8. 【.NET Core项目实战-统一认证平台】第二章网关篇-定制Ocelot来满足需求
9. Nuget4.0 bug一粒
10. 背水一战 Windows 10 (117) - 后台任务: 后台下载任务