Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化
在之前的一篇博客中L1正则化及其推导推导证明了L1正则化是如何使参数稀疏化人，并且提到过L1正则化如果从贝叶斯的观点看来是Laplace先验，事实上如果从贝叶斯的观点，所有的正则化都是来自于对参数分布的先验。现在来看一下为什么Laplace先验会导出L1正则化，也顺便证明Gauss（高斯）先验会导出L2正则化。 最大似然估计 很多人对最大似然估计不明白，用最简单的线性回归的例子来说：如果有数据集(
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