正则化l1和l2

L1：产生稀疏模型

L2:避免过拟合

  • L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为||w||1
  • L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为||w||2

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

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