正则化公式以及L1正则化产生稀疏阵的原因

范数的公式 范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下： L1范数 当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。 L2范数 当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 也就是欧几里得距离公式。 实际应用与选择 下面以sklearn里逻辑回归算法为例，具体看下两者的不同 创建逻辑回归模型时，有个参数

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