機器學習面試中常問到的算法問題1----L1正則化與L2正則化的區別以及爲什麼L1正則化可以產生稀疏矩陣，L2正則化可以防止過擬合**

一、L1正則化與L2正則化的區別以及爲什麼L1正則化可以產生稀疏矩陣，L2正則化可以防止過擬合 正則化（regularization）：機器學習中幾乎都可以看到損失函數後面會添加一個額外項，常用的額外項一般有兩種，一般英文稱作L1-norm和L2-norm，中文稱作 L1正則化 和 L2正則化，或者 L1範數 和 L2範數。 L1正則化和L2正則化可以看做是損失函數的懲罰項。所謂『懲罰』是指對損失

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