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正则化方法是其他算法(回归算法)的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。基于正则化方法的扩展 (典型是基于regression回归方法) 可能比较复杂，越简单可能会利于推广，下面列出的正则化方法是因为它们比较流行 强大简单。
岭回归数值计算方法 Ridge Regression
至少绝对的收缩和选择算子 LASSO
弹性网络 Elastic Net2019-11-27 14:52:37赞同 展开评论 打赏
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