\(L1\)正则化及其推导 在机器学习的Loss函数中，通常会添加一些正则化（正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的，比如\(L2\)正则化与高斯先验是一致的、\(L1\)正则化与拉普拉斯先验是一致的 ...

Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化 在之前的一篇博客中L1正则化及其推导推导证明了L1正则化是如何使参数稀疏化人，并且提到过L1正则化如果从贝叶斯的观点看来是Laplace先验，事实上如果从 ...

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，一般英文称作ℓ1">ℓ1-norm和ℓ2">ℓ2-norm，中 ...