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05、机器学习-线性回归
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章节4:正则化
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43:代码完成标准归一化.mp4
44:正则化的目的防止过拟合.mp4
45:正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
46:常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
47:L1稀疏性和L2平滑性.mp4
48:通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
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