l2正则化 python代码实现
时间: 2023-11-08 07:59:59 浏览: 178
L2正则化python实现案例(附代码)
l2正则化是一种常用于机器学习模型中的正则化方法,可以帮助减小模型的复杂度并防止过拟合。在Python中,我们可以使用不同的库来实现l2正则化,比如NumPy、scikit-learn等。下面是一个使用NumPy库实现l2正则化的示例代码:
```python
import numpy as np
def l2_regularization(weights, lambda_val):
regularization_term = lambda_val * np.sum(weights ** 2)
return regularization_term
# 示例用法
weights = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
lambda_val = 0.1
regularization_term = l2_regularization(weights, lambda_val)
print("L2 regularization term:", regularization_term)
```
在以上代码中,`l2_regularization`函数接受两个参数:`weights`表示待正则化的权重向量,`lambda_val`表示正则化的参数。函数中计算了l2正则化项,并返回结果。
希望以上代码对你有所帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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