一文弄懂L0、L1和L2正则化范式

文章目录 正则化 L0范数 L1范数 L2范数 elastic net 总结 讨论几个问题 为什么L1稀疏，L2平滑？ 实现参数的稀疏有什么好处吗？ 参数值越小代表模型越简单吗？ 正则式的应用场景 正则化 正则化的作用实际上就是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项（regularizer）或惩罚项（penalty term）。正则化一

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