機器學習L1和L2範式和歸一化

1.作用     在過擬閤中w值變化往往會比較大，通過加入正則化減慢w的變化 2.分類 L1正則：所有參數w的絕對值之和 會趨向產生較小的特徵， L2正則：所有參數w的平方之和，會選擇更多特徵，但對應的權值接近零   二.數據的標準化和歸一化 數據的標準化試講數據按照比例縮放，使之進入一個小的特定區間（/255-0.5）:均值化

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