【機器學習】好想徹底搞明白L1/L2正則

1.L1/L2的先驗 2.爲什麼L1正則會使得參數稀疏，而L2不會？ 3.如何求解Lasso?次梯度問題 4.從數學角度解釋爲什麼L2正則可以提升模型的泛化能力？ 1.L1/L2的先驗 說到先驗的概念就不得不提到貝葉斯理論的概念，由於現在大家都是提倡大數據的時代，而數據量越大，貝葉斯理論中先驗的力量就會越小，但是實際上大多數模型中，尤其是今天我們說的正則化中都有着貝葉斯理論的影子。 但是貝葉斯理論

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