L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 　　對模型參數的L2正則項為 　　　　 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...

1. 為什么要使用正則化   我們先回顧一下房價預測的例子。以下是使用多項式回歸來擬合房價預測的數據：   可以看出，左圖擬合較為合適，而右圖過擬合。如果想要解決右圖中的過擬合問題，需要能夠使得 $ x^3，x^4 $ 的參數 $ \theta_3，\theta_4 $ 盡量滿足 ...

一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質，滿足正定，齊次，三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1.　監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...

機器學習中，如果參數過多，模型過於復雜，容易造成過擬合（overfit）。即模型在訓練樣本數據上表現的很好，但在實際測試樣本上表現的較差，不具備良好的泛化能力。為了避免過擬合，最常用的一種方法是使用使用正則化，例如 L1 和 L2 正則化。但是，正則化項是如何得來的？其背后的數學原理是什么？L1 ...

一、概括： L1和L2是正則化項，又叫做罰項，是為了限制模型的參數，防止模型過擬合而加在損失函數后面的一項。 二、區別： 　　1.L1是模型各個參數的絕對值之和。 　　　L2是模型各個參數的平方和的開方值。 　　2.L1會趨向於產生少量的特征，而其他的特征都是0. 　　　 因為最優 ...

稀疏性表示數據中心0占比比較大 引西瓜書中P252原文： 對於損失函數后面加入懲罰函數可以降低過擬合的風險，懲罰函數使用L2范數，則稱為嶺回歸，L2范數相當與給w加入先驗，需要要求w滿足某一分布，L2范數表示數據服從高斯分布，而L1范數表示數據服從拉普拉斯分布。從拉普拉斯函數和高斯 ...

理解模型正則化：L1正則、L2正則（理論+代碼） 0 前言 我們已經知道了模型誤差 = 偏差 + 方差 + 不可避免的誤差，且在機器學習領域中最重要就是解決過擬合的問題，也就是降低模型的方差。在上一篇文章《ML/DL重要基礎概念：偏差和方差》已經列出了如下方 ...

　　首先正則化項一般是模型復雜度的單調遞增函數，模型越復雜，正則化的值會越大。 　　正則化是結構風 ...