机器学习入门（浅谈L1和L2正则）

L1和L2正则

1.正则化的作用
2. L1正则和L2正则
- 定义：
- L1正则（特征选择，稀疏矩阵）
- - 推导：
  - L1范数约束
- L2正则与过拟合
- - 推导
  - L2范数约束
总结

1.正则化的作用

在机器学习中，训练模型的目标是不仅要在训练集上表现良好，还要在测试集上表现好，我们称之为泛化。实际过程中可能都会遇到模型在训练上表现差，也就是所谓的欠拟合。也会出现在训练上表现良好，在测试上表现差，即：过拟合。而要在这两者之间寻找平衡，一个常用的方法就是正则化。
正则化的思想：在目标函数中引入额外的信息来惩罚过大的权重参数
我们假设要训练的目标函数为J(θ)，那么在优化时候不是直接优化J(θ)，而是优化J(θ)+λR(W),λ成为正则化系数，λR(W)称为正则项，λ越大表示正则化惩罚越大，通常只对权重做正则惩罚，不对偏置做惩罚

2. L1正则和L2正则

定义：

L1正则：权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为 ||

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L1和L2正则

1.正则化的作用

2. L1正则和L2正则

定义：

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