Question: What is the difference between L1 and L2 regularization?Answer: L1 regularization adds the absolute values of the coefficients to the cost function, encouraging sparsity, while L2 regularization adds the squared values, penalizing large coefficients. L1 tends to produce sparse models, while L2 prevents extreme values in the coefficients. |
Сохранить для повторения
Добавьте этот элемент в закладки, отметьте как сложный или поместите в набор для повторения.
Войдите, чтобы сохранять закладки, сложные вопросы и наборы для повторения.
Это полезно? Да Нет
Самое полезное по оценкам пользователей:
- Explain the concept of feature engineering.
- What is the purpose of regularization in machine learning?
- Explain the term \'hyperparameter\' in the context of machine learning.
- What is the purpose of the activation function in a neural network?
- Explain the term \'precision\' in the context of classification.