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机器学习优化中的正则化：防止过拟合和提高泛化能力
引言机器学习模型在训练数据上的准确率高并不意味着它在实际应用中也会表现良好，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但是在新数据，测试数据，上表现不佳的情况，为了解决过拟合问题，需要使用正则化技术，正则化的原理正则化通过在损失函数中添加一个正则化项来限制模型的复杂度，从而防止过拟合，正则化项通常与模型的权重有关，在训练过程中，模型将同时优...。
更新时间：2024-12-14 00:33:06
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