拉普拉斯罚项

拉普拉斯正则化是一种常见的机器学习模型正则化方法，用于防止模型过拟合。它的原理是通过向模型的损失函数中添加一个L1或L2惩罚项，对模型的复杂度进行约束，从而使模型不会过度拟合训练数据，同时提高模型的泛...