机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是什么？ L1正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归。下图是Python中Lasso回归的损失函数，式中加号后面一项α|w|1即为L1正则化项。
机器学习该怎么入门？ 前言学习一门全新学科的方式有很多种，有人喜欢以小见大从应用出发学习对应的理论知识，有人喜欢从演变过…
什么是正则化参数 正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。求解不适定问题的普遍方法是：用一组与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解，这种方法称为正则化方法。如何建立有效的正则化方法是反问题领域中不适定问题研究的重要内容。通常的正则化方法有基于变分原理的Tikhonov 正则化、各种迭代方法以及其它的一些改进方法，这些方法都是求解不适定问题的有效方法，在各类反问题的研究中被广泛采用，并得到深入研究。正则化：Normalization，代数几何中的一个概念。通俗来说就是给平面不可约代数曲线以某种形式的全纯参数表示。即对于PC^2中的不可约代数曲线C，寻找一个紧Riemann面C*和一个全纯映射σ：C*→PC^2，使得σ(C*)=C严格的定义如下设C是不可约平面代数曲线，S是C的奇点的集合。如果存在紧Riemann面C*及全纯映射σ：C*→PC^2，使得(1)σ(C*)=C(2)σ^(-1)(S)是有限点集(3)σ：C*\\σ^(-1)(S)→C\\S是一对一的映射则称(C*，σ)为C的正则化。不至于混淆的时候，也可以称C*为C的正则化。正则化的。
Python如何解决非线性规划问题？有没有像matlab中的fmincon的函数一样方便的库？ 原文链接：https：// zhuanlan.zhihu.com/p/10 1645294 如前位答者所说，Python中的SciPy库可以用来解决非线性规划问题。我们在这里提供一些实例，讲解如何使用SciPy的。
随机梯度下降法到底是什么？ 更详细信息可以参见我的文章《批/梯度下降与随机梯度下降算法|附论文下载及代码示例|丹方|解读技术》，更多AI。Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning：。
如何通俗地讲解对偶问题？尤其是拉格朗日对偶lagrangian duality？ 最近也在看关于优化的东西，题主在问题补充里问了好多，我暂且以二维空间 举例，从简单的无约束的优化（…
