L2正则化、L1正则化与稀疏性 [抄书] 《百面机器学习：算法工程师带你去面试》 为什么希望模型参数具有稀疏性呢？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入 ...

一、前述 L1正则，L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力。相当于一个惩罚系数。 二、原理 L1正则：Lasso Regression L2正则：Ridge Regression 总结： 经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 ...

正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，称作L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓“惩罚”是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归 ...

欧氏距离（Euclidean distance）也称欧几里得度量、欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。 L ...

　　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 ...

概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 先讨论几个问题： 1）实现参数的稀疏有什么好处吗？ 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数 ...

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 ...

在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空 ...