機器學習---L1和L2正則化的區別

L1正則化和L2正則化可以看成是損失函數的懲罰項，「懲罰」就是對損失函數中的某些參數做一些限制。對於線性迴歸模型，使用L1正則化的模型建叫做Lasso迴歸，使用L2正則化的模型叫做Ridge迴歸（嶺迴歸）。 L1正則化和L2正則化說明如下：   L1正則化是指權值向量w中各個元素的絕對值之和，通常表示爲|w|1 L2正則化是指權值向量w中各個元素的平方和然後再求平方根，通常表示爲|w|2    

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