机器学习中的范数规则化（正则化）-L0,L1和L2范式

这篇更加详细 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/ 监督学习的过程可以概括为：最小化误差的同时规则化参数。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，规则化参数是为了防止过拟合。参数过多会导致模型复杂度上升，产生过拟合，即训练误差很小，但测试误差很大，这和监督学习的目标是相违背的。所以需要采取措施，保证模型尽量简单的基础上，最小化训

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