機器學習-正則化
在機器學習中，正規化是防止過擬合的一種重要技巧。從數學上講，它會增加一個正則項，防止係數擬合得過好以至於過擬合。 L1就是權重的和: L2是權重的平方和: 最小平方損失函數的L1正則化： 最小平方損失函數的L2正則化： 它們的性質的區別總結如下： L2正則化 L1正則化 計算效率高（因爲有解析解） 在非稀疏情形下計算效率低 非稀疏輸出 稀疏輸出 無特徵選擇 內置特徵選擇 解的唯一性是
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