什么是 L1 L2 正规化 正则化 Regularization (深度学习 deep learning)
【官方双语】一个视频带你看懂L1正则化（Lasso回归）！
深度学习调参大法
【机器学习 面试题】为什么正则化可以防止过拟合？为什么L1正则化具有稀疏性？
不愧是北大博士后！只花了半个小时就将机器学习逻辑回归【L1正则和L2正则】讲清楚了！新手轻轻松松理解！学不会来打我！-机器学习、逻辑回归、L1正则和L2正则
05-2-L2正则化岭回归
115过拟合出现的原因以及解决方式
机器学习期末题库复习
吴恩达深度学习第二课 — 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化【中英字幕】
[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai
线性回归-正则化
2.13 神经网络过拟合解决方法
反问题正则化理论
深度学习-正则化方法
05-1-正则化简介
L1正则化为什么具有稀疏功能？
13 丢弃法【动手学深度学习v2】
贝叶斯解释“L1和L2正则化”，本质上是最大后验估计。如何深入理解贝叶斯公式？
[大帅学深度学习]49.暂退法 dropout 原理和代码讲解
“L1和L2正则化”直观理解(之二)，为什么又叫权重衰减？到底哪里衰减了？
