机器学习中的正则化参数是调节模型复杂度的关键。它们有助于防止过拟合，提升模型的泛化能力。以下是一些常用的正则化参数：

常用正则化参数

  • L1 正则化（Lasso）：通过添加参数向量的 L1 范数到损失函数中，可以促使模型中的某些参数变为 0，从而实现特征选择。
  • L2 正则化（Ridge）：通过添加参数向量的 L2 范数到损失函数中，可以减少模型的复杂度，防止过拟合。
  • 弹性网络：结合 L1 和 L2 正则化的优点，根据参数的绝对值大小选择使用 L1 或 L2 正则化。

如何选择正则化参数

  • 交叉验证：通过交叉验证找到最佳的 L1 或 L2 正则化系数。
  • 网格搜索：尝试不同的正则化参数，找到模型性能最佳的那组参数。

学习资源

更多关于正则化参数的深入理解，您可以阅读机器学习正则化参数详解。