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为什么要有正则化项？
也就是说，正则化项实际上就描述了模型的参数量，因此，正则化项可以帮助模型减少复杂度（如果复杂度过高，正则项过大，损失函数大，将会被优化）。因为模型复杂度越高，越容易过拟合。过拟合就是由于模型参数量过大，引起的。常常听说正则化项，L1,L2范数，却从未知晓，为何要有正则化项。实际上，正则化的项描述了模型的复杂度。为什么要描述模型复杂度？原创 2025-05-20 20:48:53 · 115 阅读 · 0 评论 -
【大面了解】什么是交替最小二乘法（ALS）？有什么用？
如上图所示，ALS可以将一个稀疏矩阵变为稠密矩阵。那么，ALS是如何做到的呢？首先，随机初始化两个矩阵并构建损失函数，其次，通过不断调整U，P矩阵内元素的大小，来最小化损失函数。最后，当损失函数最小化后，两矩阵相乘，得到的矩阵，就是稠密矩阵，即里面的缺失值，都被填补完毕了。原创 2025-02-07 13:50:09 · 539 阅读 · 0 评论 -
【问题思考总结】什么是正则化以及为什么需要正则化？（L1 L2）
为什么需要正则化？原创 2025-02-06 17:31:47 · 207 阅读 · 0 评论