惩罚项

我正在学习R语言中的机器学习，但是我不确定如何在模型中实现罚函数。我知道罚函数可以用来防止模型过拟合，但是我对于如何在R语言中使用不是很清楚。我希望有一位有经验的教师能够为我解释罚函数及其在R语言中的使用方法。谢谢！ ...

我想请教一下关于朴素贝叶斯算法中的拉普拉斯平滑与正则化的区别与联系。我的理解是，拉普拉斯平滑在计算概率时加上一个常数项，解决了在计算时出现概率为0的情况。而正则化则是用于解决过拟合问题，通过加入惩罚项限制模型参数的过大变化。但是两者是否可以同时使用呢？他们对概率计...