SVM中的正则化可以通过添加一个正则化项来实现，这个项通常表示为C乘以正则化函数。在SVM中，L1和L2正则化函数可以分别表示为L1 norm和L2 norm。L1正则化可以将某些维度的权重降到零，从而实现特征选择。而L2正则化可以缩小所有维度的权重值，从而防止过拟合。在SVM中，我们可以使用带有不同正则化函数和C值的理解算法来构建模型，并比较它们的表现。调整模型参数并使用交叉验证技术来优化模型性能。在网上可以找到大量的SVM示例代码和资料来参考。
在SVM中如何进行正则化？
我正在学习SVM算法，并且想了解在SVM中如何进行正则化。我知道正则化是一种防止过拟合的方法，但不确定如何在SVM中实现。我想了解什么是L1正则化和L2正则化，在SVM中如何应用它们，以及如何调整正则化参数来优化模型性能。如果有任何资料或示例代码可以提供给我作为参考，那将是非常有帮助的。谢谢！
提问时间：2023-06-05 19:12:28
编辑时间：2023-06-05 19:12:30
提问者：
Emerald_Eyes
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3回答时间：2023-06-05 19:12:33
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