L1正则化引起稀疏解的多种解释

最近看知乎这个回答（李强：2019 秋招的 AI 岗位竞争激烈吗？）获得的启发，面试AI岗位的时候，比起只能画图解释l1正则可以引起稀疏性，如果能一下回答出多种解释方式（图，导数，概率论。。。），可以更惊艳面试官，所以网上搜集了下面的回答，真没想到l1正则有这么多种解释方式，被惊艳到了。所以整理了一下，希望对大家可以有帮助。其实知乎对这个问题已经有讨论了（l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解？

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