L1正則化引起稀疏解的多種解釋

最近看知乎這個回答（李強：2019 秋招的 AI 崗位競爭激烈嗎？）獲得的啓發，面試AI崗位的時候，比起只能畫圖解釋l1正則可以引起稀疏性，如果能一下回答出多種解釋方式（圖，導數，概率論。。。），可以更驚豔面試官，所以網上搜集了下面的回答，真沒想到l1正則有這麼多種解釋方式，被驚豔到了。所以整理了一下，希望對大家可以有幫助。其實知乎對這個問題已經有討論了（l1 相比於 l2 爲什麼容易獲得稀疏解？

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