正则矩阵公式
正则矩阵公式是指用于计算矩阵正则化损失的公式。具体来说，正则化损失函数由两部分组成：cost和regularization loss。其中，cost用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异，而regularization loss则通过对模型参数施加约束来防止过拟合。
正则化的具体做法在具体的公式中，cost一般采用平方误差或交叉熵误差等度量方式，而regularization loss则根据所采用的模型和任务来选择。例如，在L1正则化中，regularization loss就是所有参数的绝对值之和。
通过将这两部分结合起来，可以形成正则化矩阵公式。在实际应用中，需要根据具体问题和数据集来选择合适的正则化方法和参数，以获得更好的模型性能和泛化能力。

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