[機器學習]正則化方法 -- Regularization

       首先了解一下正則性（regularity），正則性衡量了函數光滑的程度，正則性越高，函數越光滑。（光滑衡量了函數的可導性，如果一個函數是光滑函數，則該函數無窮可導，即任意n階可導）。         機器學習中幾乎都可以看到損失函數後面會添加一個額外項，常用的額外項一般有兩種，一般英文稱作ℓ1-norm和ℓ2 -norm，中文稱作L1正則化和L2正則化，或者L1範數和L2範數。   

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