機器學習中的範數規則化（正則化）-L0,L1和L2範式

這篇更加詳細 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/ 監督學習的過程可以概括爲：最小化誤差的同時規則化參數。最小化誤差是爲了讓模型擬合訓練數據，規則化參數是爲了防止過擬合。參數過多會導致模型複雜度上升，產生過擬合，即訓練誤差很小，但測試誤差很大，這和監督學習的目標是相違背的。所以需要採取措施，保證模型儘量簡單的基礎上，最小化訓

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