机器学习面试题之机器学习基础（一）
1、L1与L2正则化 他们都是可以防止过拟合，降低模型复杂度。 L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0；L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。L1在特征选择时非常有用，L2就只是一种规则化而已。 简单总结一下就是： L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数 。 Lp范数: 为
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