然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力, 提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧. 然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的 可以看到最上面是线性回归的损失函数,然后 L1可以看到,这个正则,就是在损失函数的基础上给损失函数,添加了一个带有绝对值的||所有的w的和对,不过这里,又有一个阿尔法对吧. 这个阿尔法是用来调节,这个泛

nifi好用,但是对机器的性能要求也高,如果性能达不到,就会导致,问题发生,比如,队列里显示有内容,但是实际上队列是空的,清也清不掉,只能重启,很麻烦.   关于优化:1.配置前端页面刷新的间隔时间默认30秒,我们可以自己需要看的时候手动刷新我们改成300sec 2.修改CPU阻塞时间,提高CPU利用率,根据实际情况设置吧.设置以后可以看看CPU的情况 这个比如可以改成1毫秒,降

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