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Interview vorbereiten

Data Science Interviewfragen und Antworten

Question: What is regularization in machine learning, and why is it necessary?
Answer: Regularization is a technique used to prevent overfitting by adding a penalty term to the model's cost function. It discourages overly complex models by penalizing large coefficients.

Example:

L1 regularization (Lasso) penalizes the absolute values of coefficients, encouraging sparsity in feature selection.

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