L1正則化使得模型參數具有稀疏性的原理

 這個問題是在看正則化的問題引出的，正則化(regularization)是爲了解決模型過擬合的問題引出的，爲什麼會發生過擬合的問題呢，Sparsity and Some Basics of L1 Regularization這篇文章中有提到。 該文章中以線性迴歸爲例,是數據矩陣，是由標籤組成的列向量。該問題具有解析解  其中p表示的是特徵的維度，n表示的是樣本數據的數量，當p遠大於n的時候,將會

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