機器學習中L1 L2正則化項(範式，懲罰項)

1. 什麼是L1 L2？ 正則化項，範式，懲罰項是不同學科範疇的學者的不同叫法，具體如下： 在機器學習稱作正則化； 統計學領域稱作懲罰項； 數學界會稱作範數。 L1範數：L1範數就是曼哈頓距離，向量中每個元素絕對值的和   L2範數：L2就是歐式距離，向量元素絕對值的平方和再開平方   2. 在機器學習中L1 L2起到的作用是？ 有如下比較普遍的解釋： L1正則化：可以產生稀疏權值矩陣，即產生一個

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