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
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
C
举一反三
- 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
- 下列哪些方法可以用来减小过拟合？（） A: 更多的训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型的复杂度
- 关于神经网络的正则化方法，以下表述正确的是_____C_______。 A: 只有L2正则化和随机失活正则化属于正则化方法，数据扩增并不属于正则化方法 B: 只有L2正则化属于正则化方法，随机失活与数据扩增并不属于正则化方法 C: L2正则化、随机失活正则化以及数据扩增均属于正则化方法的一种 D: 以上都不是
- 下列哪种方法可以减小“过拟合”？ A: 减少训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型复杂度
- （）是通常是回归算法的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。 A: 回归算法 B: 正则化方法 C: 基于实例的算法 D: 决策树算法
内容
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关于各种正则化方法的比较，以下正确的有（ ）种I 岭回归是一种筛选变量的良好方法II LASSO方法不具有压缩性III 岭回归、LASSO都可用于矫正过度拟合问题 IV 弹性网络是LASSO和岭回归的综合 A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
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关于L1正则化与L2正则化以下表述正确的是（）。 A: L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型 B: L1正则项有利于增强模型的泛化能力 C: 加上L2正则项后，无法使用梯度下降算法迭代参数值 D: L1，L2正则项不能作用在损失函数之上
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以下哪些方法可以减少过拟合（ ） A: 降低模型复杂度 B: 使用集成学习方法 C: 正则化 D: 增加更多数据
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如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%，则下面哪种处理方法是错误的？（ ） A: 增加模型复杂度 B: 加入正则化项 C: 减少模型复杂度 D: 增加训练样本数量
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线性回归中计算损失函数时加入正则化项后的表达式为