为什么L1惩罚L2惩罚更容易得到稀疏解
在优化问题中，为什么L1惩罚L2惩罚更容易得到稀疏解 L 1 _1 1惩罚与L 2 _2 2惩罚是什么 下面从3个角度解释为什么L1惩罚L2惩罚更容易得到稀疏解 最优化问题的角度 梯度的角度 L 1 _1 1惩罚与L 2 _2 2惩罚是什么 L 1 _1 1惩罚与L 2 _2 2惩罚都是对模型进行惩罚，防止因模型参数过于复杂而导致过拟合。特别的，在线性模型中，加L 1 _1 1惩罚的
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