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关于正则化或者罚函数的问题。 min f(x;w)+lamada*J(w) 为什么要进行正则化？ 控制模型复杂度，避免过拟合 从统计学或者从实际应用的角度来说还有很多其他原因： （1）变量选择(目前课题相关，不就是降维么?) （2）降维 （3）以上是统计学中的说辞，机器学习中，我们比较常说的是，稀疏化 关于正则化项J(w)的选择 L1范数,（其实就是统计学中大名鼎鼎的LASSO） L2范数的正则项

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