正则化的通俗解释 l0 l1 l2正则化项的区别和特点？
l0 l1 l2正则化项的区别和特点？L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保证模型的稳定性，即，参数值不会太
l0 l1 l2正则化项的区别和特点？
L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保证模型的稳定性，即，参数值不会太大或太小。在实际应用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则化；例如。
机器学习中引入L2范数的意义是什么？
目标函数设计是学习问题的一部分。目标函数包括评估数据拟合程度的损失函数（残差项）和选择信号模型的惩罚函数（正则项）。L2范数的损失函数对应于二次残差，L2范数的惩罚函数对应于信号能量最小化的模型约束。