理解正则化（regularization）（贝叶斯角度还不清楚）

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-05-30 13:51:12 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

从贝叶斯角度看正则化 Regularization: A Bayesian point of view Introduction 正则化(regularization)是防止模型过拟合(overfitting)的有效方式之一。常用的正则化包括L1正则和L2正则，我们知道使用L1正则化的回归对应LASSO(最小绝对收缩选择因子)回归，使得参数稀疏化，倾向于产生稀疏模型，是一种嵌入式特征选择方法，其特征选择过程和学习... 阅读详情

- 几种解读方式
- L1正则
  - 原理
  - 求解
- L2正则
  - 原理
  - 求解

几种解读方式

L o s s = L e m p + λ R (W)

$Loss = L_{emp} + \lambda R(W)$ 其中

Lemp

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#正则化 #机器学习

从贝叶斯角度理解正则化 文章目录前言1.贝叶斯法则2.正则化项3.贝叶斯正则化第III层贝叶斯框架第II\text{II}II层贝叶斯框架贝叶斯正则化算法步骤参考资料参考资料前言上一篇：正则化 下一篇：贝叶斯正则化与提前终止法关系 1.贝叶斯法则 贝叶斯法则： P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A) P... 阅读详情

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