L1范数正则化归一化的公式

L1范数正则化是一种常用的正则化方法，用于在机器学习和计学习中控制模型的复杂度。它通过在损失函数中添加L1范数的惩罚项来实现。

L1范数正则化的公式如下：
R(w) = λ * ||w||1

其中，R(w)表示正则化项，w表示模型的参数，||w||1表示w的L1范数，λ是正则化参数，用于控制正则化的强度。

L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，即：
||w||1 = |w1| + |w2| + ... + |wn|

通过添加L1范数正则化项，可以使得模型的参数更加稀疏，即将一些参数置为0，从而达到特征选择和降维的效果。