L1和L2正则化的差异和应用

正则化技术 正则化技术是机器学习中的一种常用技术，旨在防止过拟合和选择特征。正则化技术可以分为L1正则化和L2正则化两种。 L1正则化也称为Lasso regularization，是一种稀疏规则算子，通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，例如向量A=[1，-1，3]，那么A的L1范数为|1|+|-1|+|3|. L1正则化的优点是可以使权值稀疏，方便特征提取。 L2正则化也称为Ridge regularization，是一种防止过拟合的方法，通过向成本函数中添加L2范数，防止模型的权值过大，提高模型的泛化能力。L2范数是指向量中各个元素平方和的1/2次方，例如向量A=[1，-1，3]，那么A的L2范数为√(1^2+(-1)^2+3^2). L2正则化的优点是可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 L1和L2正则化的区别在于它们的目标函数不同。L1正则化的目标函数是使得权值稀疏，方便特征提取，而L2正則化的目标函数是防止过拟合，提升模型的泛化能力。L1正则化的先验分布是拉普拉斯分布，而L2正則化的先验分布是高斯分布。 在机器学习中，正则化技术可以用来防止过拟合，选择特征，并提高模型的泛化能力。L1和L2正则化都是常用的正则化技术，它们可以单独使用，也可以组合使用以达到更好的效果。 在支持向量机学习过程中，L1正则化和L2正则化都是常用的技术，通过向成本函数中添加L1范数或L2范数，防止过拟合，选择特征，提高模型的泛化能力。 此外，正则化参数的选择也是非常重要的。L1正则化参数的选择可以通过交叉验证来确定，而L2正則化参数的选择可以通过 Grid Search 来确定。 正则化技术是机器学习中的一种非常重要的技术，通过选择合适的正则化方法和参数，可以提高模型的泛化能力和防止过拟合。