L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理。

角度1：解空间形状 面试者给出的答案多数也是从这个角度出发的。在二维的情况下，黄色的部分是L2和L1正则项约束后的解空间，绿色的等高线是凸优化问题中目标函数的等高线，如图7.6所示。由图可知，L2正则项约束后的解空间是圆形，而L1正则项约束的解空间是多边形。显然，多边形的解空间更容易在尖角处与等高线碰撞出稀疏解。 但是为什么为什么加入了L1正则项就是定义了一个解空间约束？为什么L1和L2的解空间是

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