drayday142020-11-17 19:42:08
drayday14老师，为什么增加惩项可以等同于减少features的数量呀，这个关系的逻辑我还是没搞懂
回答（1）
Kevin2020-11-18 09:23:52
Kevin同学你好！
如图所示的损失函数，机器学习的目的就是使得损失函数最小。
假设Lambda很大，为了使损失函数最小，很多的features不得不变为接近于0的数，因此相当于减少了features。
致正在努力的你，望能解答你的疑惑~
如此次答疑能更好地帮助你理解该知识点，烦请【点赞】。你的反馈是我们进步的动力，祝你顺利通过考试~
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