正则化技术是机器学习领域中用来防止模型过拟合的重要手段。以下是一些常用的正则化技术及其应用：

常用正则化技术

  1. L1 正则化（Lasso）

    • L1 正则化通过引入 L1 范数项来惩罚模型参数的绝对值，从而使得一些参数变为零，达到特征选择的效果。
    • Lasso

  2. L2 正则化（Ridge）

    • L2 正则化通过引入 L2 范数项来惩罚模型参数的平方，使得参数值尽可能小，防止模型过拟合。
    • Ridge

  3. Dropout

    • Dropout 是一种在训练过程中随机丢弃部分神经元的方法，可以防止模型过拟合。
    • Dropout

应用场景

  • 分类问题：在分类问题中，正则化技术可以有效地提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。
  • 回归问题：在回归问题中，正则化技术可以帮助模型更好地拟合数据，提高预测精度。

扩展阅读

希望这篇教程能帮助您更好地理解正则化技术。如果您还有其他问题，欢迎在评论区留言。