L1正則和L2正則

L1和L2正則化： 我們所說的正則化，就是在原來的loss function的基礎上，加上了一些正則化項或者稱爲模型複雜度懲罰項。 結構風險最小化： 在經驗風險最小化的基礎上（也就是訓練誤差最小化），儘可能採用簡單的模型，以此提高泛化預測精度。 那現在我們就看看加了L1正則化和L2正則化之後，目標函數求解的時候，最終解有什麼變化。 圖像解釋（假設X爲一個二維樣本，那麼要求解參數 [公式] 也是二維

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