范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）

转载自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52092040 一、正则化背景   监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据， 而规则化参数是防止我们的模型

>>阅读原文<<