Python数据分析学习笔记（二）：jupyter&正则

jupyter 安装

在terminal 输入 sudo pip install jupyter

http://jupyter.org/install.html

https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/running.html#running 

使用时直接terminal 输入 Jupyter notebook （嗯 有一次我搜了jupyer notebook好多遍哈哈哈）


L1L2正则

L2 正则化公式非常简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和：

L2正则：在损失函数上加权重参数的平方和，w 的有效区域是一个圆形

其中，Ein 是未包含正则化项的训练样本误差，λ 是正则化参数。

L1 正则化公式也很简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值：


L1正则：在损失函数上加权重参数的绝对值，w 的有效区域是一个正方形

L1 regularization 会使得许多参数的最优值变成 0，这样模型 比L2就稀疏了    

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