1.L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和,通常表示为||w||_1,L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 2.L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号),通常表示为||w||_2 ,L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting)...
正则化项L1和L2在模型构建中的作用至关重要，它们可以看作是损失函数的附加限制。L1正则化，也称为Lasso回归，通过绝对值之和的惩罚项[公式]，产生稀疏权值矩阵，有助于特征选择。其原理在于，L1让权值向量中的某些元素趋向于零，使得模型变得简单，便于识别对结果影响显著的特征。相比之下，L2正则化，...