概念 L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題： 1）實現參數的稀疏有什么好處嗎？ 一個好處是可以簡化模型，避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數 ...

在機器學習中，我們非常關心模型的預測能力，即模型在新數據上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型復雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作“天空 ...

　　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 ...

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 ...

L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢？稀疏性，說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇，只留下一些比較重要的特征，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。在實際應用中，機器學習模型的輸入 ...

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 ...

　　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 ...

作為損失函數 L1范數損失函數 　　L1范數損失函數，也被稱之為平均絕對值誤差（MAE）。總的來說，它把目標值$Y_i$與估計值$f(x_i)$的絕對差值的總和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...