範數正則化L0、L1、L2-嶺迴歸&Lasso迴歸

目錄 一、L0/L1範數 1、分別定義 2、兩者關係： 3、參數稀疏的好處 1）特徵選擇(Feature Selection)： 2）可解釋性(Interpretability)： 四、L1（Lasso）、L2（嶺迴歸）範數 五、Lasso算法和嶺迴歸算法區別 1、梯度下降速度 2、模型空間的限制 延伸一：L1&L2正則化一起結合的Elastic Nets效果真的很好嗎？   一、L0/L1範數

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