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Logistic回归L2正则化的数学模型
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Data Science用户
提问于 2018-01-30 20:58:57
回答 2查看 703关注 0票数 1

在logistic回归中,I 读一下 L2正则化创建了一种限制$w$权重选择的范围,但为什么会发生这种情况呢?

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回答 2

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2018-01-30 21:29:49

您的问题实际上是关于约束优化中的拉格朗日乘子法,而不是logistic回归本身。它的基本思想是通过增加一个名为正则元的项,将一个约束优化问题转化为一个无约束优化问题,反之亦然。球面来自于将无约束问题重命名为约束问题;回想一下常量$L_2$范数定义了一个超球面。

票数 5
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Data Science用户

发布于 2018-01-30 22:42:03

考虑这一点的一个简单方法是理解你正在最小化一个目标函数。L2正则化改变了目标函数的输出,从而有利于较小的值。所以你对参数有一个恒定的‘压力’,目标是0。

票数 1
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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/27258

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