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模型过拟合-解决方案（一）：Regularization/正则化/Weight Decay【L1正则化、L2正则化】【为了约束模型的参数，防止参数过于偏执（为了拟合某些离群点而导致模型过于复杂）】

人工智能-模型过拟合解决方案：Regularization/正则化/Weight Decay【L1正则化、L2正则化】

  • 一、 L1-norm(sklearn.linear_model.LassoCV)
  • 二、L2-norm(sklearn.linear_model.RidgeCV)
  • 三、Elastic Net(sklearn.linear_model.ElasticNetCV)
  • 四、L1正则 与 L2正则 解的稀疏性
    • 1、角度01：函数叠加
    • 2、角度02：解空间形状
    • 3、角度03：解空间形状
    • 4、角度04：梯度下降角度分析

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