机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

正则化（Regularization） 机器学习中几乎均可以看到损失函数后面会添加一个额外项，经常使用的额外项通常有两种，通常英文称做 ℓ 1 \ell_1 ℓ1​-norm 和 ℓ 2 \ell_2 ℓ2​-norm，中文称做 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。html L1正则化和L2正则化能够看作是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数作一些限制。对

>>阅读原文<<