https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 一、概括： L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型 ...

L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数   L1范数损失函数， ...

最近有在面试一些公司，有被问题关于lr的一些问题，还有包括L1和L2正则的一些问题，回答的不是很好，发现有时候自己明白了，过了一阵子又会忘记，现在整理整理，写成博客防止以后再次忘记 我们基于lr模型来讲正则，首先y=sigmiod（wx+b）这是基本的lr模型。损失函数为0,1交叉熵 ...

一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质，满足正定，齐次，三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1.　监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while ...

　　L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 　　对模型参数的L2正则项为 　　　　 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...

稀疏性表示数据中心0占比比较大 引西瓜书中P252原文： 对于损失函数后面加入惩罚函数可以降低过拟合的风险，惩罚函数使用L2范数，则称为岭回归，L2范数相当与给w加入先验，需要要求w满足某一分布，L2范数表示数据服从高斯分布，而L1范数表示数据服从拉普拉斯分布。从拉普拉斯函数和高斯 ...

　　首先正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化的值会越大。 　　正则化是结构风 ...

这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别。 在线性回归中我们最终的loss function如下： 那么如果我们为w增加一个高斯先验，假设这个先验分布是协方差为 的零均值高斯先验。我们在进行最大似然： 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function ...