機器學習面試試題精選
1. L1和L2範式的區別 使用L1正則化的模型建叫做Lasso迴歸，使用L2正則化的模型叫做Ridge迴歸（嶺迴歸），即爲L1正則化項,指權值向量中各個元素的絕對值之和。 即爲L2正則化項指權值向量中各個元素的平方和然後再求平方根。 L1範式是對應參數向量絕對值之和 L1範式具有稀疏性 L1範式可以用來作爲特徵選擇，並且可解釋性較強 L2範式是對應參數向量的平方和，再求平方根 L2範式是爲了防
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