正则化Matplotlib图

正则化（Regularization）是机器学习中一种常用的技术，用于防止模型过拟合（Overfitting）。在训练模型时，正则化通过在损失函数中引入一个正则化项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

正则化可以分为L1正则化和L2正则化两种形式。

1. L1正则化（L1 Regularization）：
   • 概念：L1正则化是指在损失函数中加入模型参数的L1范数作为正则化项，即加上参数的绝对值之和。
   • 分类：L1正则化属于Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的一种形式。
   • 优势：L1正则化可以使得部分模型参数变为0，从而实现特征选择的效果，减少模型的复杂度。
   • 应用场景：L1正则化适用于特征稀疏的问题，可以用于特征选择、噪声过滤等任务。
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• L2正则化（L2 Regularization）：
  • 概念：L2正则化是指在损失函数中加入模型参数的L2范数作为正则化项，即加上参数的平方和。
  • 分类：L2正则化属于Ridge回归的一种形式。
  • 优势：L2正则化可以使得模型参数趋向于较小的值，避免参数过大，从而减少模型的过拟合。
  • 应用场景：L2正则化适用于大多数机器学习问题，可以提高模型的泛化能力。
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Matplotlib是Python中常用的绘图库，提供了丰富的绘图功能，可以用于生成各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。

• 概念：Matplotlib是一个2D绘图库，可以用于创建静态、动态和交互式的图表。
• 分类：Matplotlib属于数据可视化领域的工具库。
• 优势：Matplotlib具有灵活性和可定制性，可以生成高质量的图表，并支持多种输出格式。
• 应用场景：Matplotlib广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习等领域，用于可视化数据、展示结果等。
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总结：正则化是机器学习中用于防止过拟合的技术，包括L1正则化和L2正则化。Matplotlib是Python中常用的绘图库，用于生成各种类型的图表。