L1和L2正則詳解
之前看過很多L1正則和L2正則分析的文章，也看了很多比較二者區別的文章，但始終沒能總結成體系，寫這篇文章的目的就是想總結一下關於L1正則和L2正則的分析。 正則化方法 (Regularization) 是機器學習領域中一種非常重要的技巧，它主要用來對權重係數加以約束限制，進而防止過擬合。數學上來講，正則化即爲在目標函數中加入對權值係數的約束。 首先說說使用正則化的場景： 變量較多或者樣本量少於變量
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