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使用正则化防止过拟合，如何让模型更稳、更强？

正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛，其实本质很简单，就是给模型加一些规则限制，约束要优化的参数，目的是防止过拟合。具体来说，过拟合是指模型过于复杂，学习了数据中的噪声而非潜在规律，导致在新数据上的表现不佳。正则化通过在损失函数中加入一个惩罚项，迫使模型在拟合数据时不仅考虑误差，还要控制复杂度，从而提升模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）。L1正则化通过惩罚权重的绝对值，使得部分权重为零，进行特征选择；L2正则化则通过惩罚权重的平方，压缩权重值但不为零。 正则化广泛应用于回归分析、分类模型和神经网络，尤其在高维数据和复杂模型中尤为重要。它帮助控制模型复杂度，选择关键特征，避免过拟合，并提高模型在新数据上的表现。通过正则化，模型能够更好地泛化，确保预测稳定且可靠。 感觉有帮助的话请一键三连！！！ 想要获取更多资料，请关注公众号AI-enabled

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盘点一周AI大事(8月17日)｜奥特曼揭秘GPT6

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