為了降低過擬合風險，需要控制模型複雜度，自然想到減少引數個數，但是這個問題不易直接解決，可以通過放寬條件控制。
新增優化條件：
這會使引數條件空間有明顯的凸角，這些突出點顯然會成為聯合優化時的最優解，但同時這些這些凸點中又會有較多的0值（由其限制條件可見，凸點都在座標軸上），因此l1範數會更易得到稀疏解，有一定的特徵選擇作用。得到全域性最優的可能更大。
新增優化條件：
l2範數條件會使引數條件空間更平滑，聯合優化的最優解常出現在象限中。但是其最優解往往是區域性最優。（相當於新增高斯先驗）
L1正則化和L2正則化
l1標準化與l2標準化 參考 l1 l2標準化及其python 實現 我們知道，正則化的目的是限制引數過多或者過大，避免模型更加複雜。l1 與 l2 解的稀疏性 以二維情況討論，上圖左邊是 l2 正則化，右邊是 l1 正則化。從另乙個方面來看，滿足正則化條件，實際上是求解藍色區域與黃色區域的交點，即...
L1正則化和L2正則化
摘自 深度學習 l1正則化和l2正則化 在機器學習中，我們非常關心模型的 能力，即模型在新資料上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化 regularization 技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型複雜度來避免模型過擬合 確保泛化能力的一種有效方式。如果將模...
正則化（L1和L2正則）
稀疏性表示資料中心0佔比比較大 引西瓜書中p252原文 對於損失函式後面加入懲罰函式可以降低過擬合的風險，懲罰函式使用l2範數，則稱為嶺回歸，l2範數相當與給w加入先驗，需要要求w滿足某一分布，l2範數表示資料服從高斯分布，而l1範數表示資料服從拉普拉斯分布。從拉普拉斯函式和高斯函式的影象上看，拉普...