机器学习面试
来源：互联网 发布：java groupingby 编辑：程序博客网 时间：2024/05/16 19:51
1、L1正则和L2正则的区别？
L1正则：可以产生稀疏的模型，可以实现特征的自动选择
L2正则：可以防止过拟合，提升模型的泛化能力
2、什么方法可以防止过拟合问题的发生？
可以增加样本，可以增加正则项
3、常见的核函数有哪些？
线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核和Sigmoid核
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