【机器学习】L1 与 L2 正则化

L1 与 L2 正则化 1. 通常基本理解   L1 正则化和 L2 正则化可以看做是损失函数的惩罚项。 所谓的惩罚就是就损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用 L1 正则化的模型叫做 Lasson 回归，使用 L2 正则化的模型叫做 Ridge 回归（岭回归）。下面两个公式分别表示加了 L1 和 L2 正则化的线性回归： minw12nsamples||Xw−y||22+α||w

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