l1 l2正则化_无监督学习

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正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增

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机器不学习:深度学习训练淫技2 L1正则化和L2正则化

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L1正则和L2正则的比较分析详解

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谈谈 L1 与 L2-正则项

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摘要：本文主要分为三部分，先讲述什么是正则化，再讲L1和L2正则化数学原理，最后小结对比。一、什么是正则

上次有个面试官问我l1正则和l2正则有什么区别，当时把我给问傻了，于是就回来找了资料写了这篇博客，我参照

2.L1正则化与L2正则化   这一小节参考自 博客1。  依旧以线性回归为例（只含有两个参数的情况，此处的

正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向L2范数当p=2时，是L2范数，表示

在机器学习的概念中，我们经常听到L0，L1，L2正则化，本文对这几种正则化做简单总结。1、概念 L0正则化的值

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L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。

1.L1和L2的定义 L1正则化，又叫Lasso Regression 如下图所示，L1是向量各L2正则化，又叫Ridge Regression