机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？
我们所说的正则化，就是在原来的loss function的基础上，加上了一些正则化项或者称为模型复杂度惩罚项。
结构风险最小化： 在经验风险最小化的基础上（也就是训练误差最小化），尽可能采用简单的模型，以此提高泛化预测精度。
L1和L2加入后的函数图像：
L0范数<
以上是关于机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章