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 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

作为损失函数 L1范数损失函数 　　L1范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差（MAE）。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...