L0、L1、L2范数在机器学习中的应用

正则化在机器学习中经常出现，但是我们常常知其然不知其所以然，今天将从正则化对模型的限制、正则化与贝叶斯先验的关系和结构风险最小化三个角度出发，谈谈L1、L2范数被使用作正则化项的原因。   首先我们先从数学的角度出发，看看L0、L1、L2范数的定义，然后再分别从三个方面展开介绍。 L0范数指向量中非零元素的个数 L1范数：向量中每个元素绝对值的和 L2范数：向量元素绝对值的平方和再开平方 应用一：

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