L0，L1和L2正則的含義及區別

說起正則化，不得不先說過擬合。首先我們先看西瓜書書裏的解釋。 經驗誤差與過擬合問題 通常我們吧分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例較「錯誤率」（error rate），即如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率E=a/m；相應1-a/m爲「精度」（accuracy），即「精度=1-錯誤率」。一般來說，把學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱爲「誤差」（error），學習器在訓練集上的誤差

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