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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习互联网编程开发相关技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据技术应用注意事项分析。
正则化
损失函数后面会添加一个额外项，称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。
L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。
正则化说明：
L1正则化是指权值向量中各个元素的绝对值之和，通常表示为
L2正则化是指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号)
正则化作用：
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择
L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting)
简单算术平均法
Averaging方法就多个模型预测的结果进行平均。这种方法既可以用于回归问题，也可以用于对分类问题的概率进行平均。
加权算术平均法
这种方法是平均法的扩展。考虑不同模型的能力不同，对终结果的贡献也有差异，需要用权重来表征不同模型的重要性importance。
投票法
假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，现在我们可以在这些基学习器的基础上得到一个投票的分类器，把票数多的类作为我们要预测的类别。
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2025-02-12
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