下列关于正则化的描述正确的是
A: LASSO使用L2范数作为惩罚项
B: 惩罚项通常由模型系数的范数构成
C: 线性回归正则化方法通常包括LASSO和岭回归
D: 正则化在模型基础上增加惩罚项来控制模型的复杂度
A: LASSO使用L2范数作为惩罚项
B: 惩罚项通常由模型系数的范数构成
C: 线性回归正则化方法通常包括LASSO和岭回归
D: 正则化在模型基础上增加惩罚项来控制模型的复杂度
举一反三
- 【单选题】下面关于Lasso回归的描述正确的是 A. Lasso 回归使用 L1 正则化 B. Lasso 回归使用 L2 正则化 C. Lasso 回归使用 L1+L2 正则化 D. Lasso 回归不使用正则化
- 下列关于L1正则化与L2正则化描述正确的是（__）。 A: L1范数正则化有助于降低过拟合风险 B: L2范数正则化有助于降低过拟合风险 C: L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解 D: L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
- 关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是（ ） A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化表示各个参数的平方和的开方值 C: L1范数会使权值稀疏 D: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization”
- 关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是 A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 C: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization” D: L1范数会使权值稀疏
- 岭回归是一种正则化方法,所谓正则化是指 A: 要对数学模型进行规范化处理 B: 是一种比较正式的方法 C: 在目标函数中引入惩罚项，控制模型的复杂度 D: 在计算过程中添加更多的规则