【機器學習】L1 與 L2 正則化

L1 與 L2 正則化 1. 通常基本理解   L1 正則化和 L2 正則化可以看做是損失函數的懲罰項。 所謂的懲罰就是就損失函數中的某些參數做一些限制。對於線性迴歸模型，使用 L1 正則化的模型叫做 Lasson 迴歸，使用 L2 正則化的模型叫做 Ridge 迴歸（嶺迴歸）。下面兩個公式分別表示加了 L1 和 L2 正則化的線性迴歸： minw12nsamples||Xw−y||22+α||w

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