为什么L1稀疏L2平滑？

两种解释———————————— 1、从L1和L2的来源看 当你想从一个手头的数据集中学习出一套规则时，贝叶斯学派认为仅仅使用这些数据是不够的，还需要加入先验知识。如果你在损失函数中使用了L1正则项，那么其实质就是加入了拉普拉斯先验分布，即认为数据是符合拉普拉斯分布的；如果你使用了L2正则项，那么就是加入了高斯先验分布，即认为数据是符合高斯分布的。一般由于推导和计算方便，会对分布函数取对数，然后再

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