机器学习面试中常问到的算法问题1----L1正则化与L2正则化的区别以及为什么L1正则化可以产生稀疏矩阵，L2正则化可以防止过拟合**

一、L1正则化与L2正则化的区别以及为什么L1正则化可以产生稀疏矩阵，L2正则化可以防止过拟合 正则化（regularization）：机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，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正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失

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