l1正则化和l2正则化_l1正则化求解

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机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

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机器学习中的逻辑回归模型简介 - 博客 - 伯乐在

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在经验风险上加一个正则项或罚项，正则项一共有两种L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。对于线性回归

摘要：本文主要分为三部分，先讲述什么是正则化，再讲L1和L2正则化数学原理，最后小结对比。一、什么是正则

L1正则化的解具有 稀疏性，可用于 特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。L2正则化 对模型参数 的

一般英文称作ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。

正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的范数 L1范数当p=1时，是L1范数，其

L1正则化，又叫Lasso Regression 如下图所示，L1是向量各元素的绝对值之和L2正则化，又叫Ridge Regression

一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正则化

使用L1和L2正则化的使用，在许多代价函数中经常出现，也许你知道了L1会产生稀疏解，L2会防止过拟合之类的