[机器学习]正则化方法 -- Regularization
那添加L1和L2正则化有什么用？下面是L1正则化和L2正则化的做用，这些表述能够在不少文章中找到。it
- L1正则化能够产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，能够用于特征选择
- L2正则化能够防止模型过拟合（overfitting）；必定程度上，L1也能够防止过拟合
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