L1,L2正则都可以看成是 条件限制,即
$\Vert w \Vert \leq c$
$\Vert w \Vert^2 \leq c$
当w为2维向量时,可以看到,它们限定的取值范围如下图:
所以它们对模型的限定不同
而对于一般问题来说,L1 正则往往取到正方形的顶点,即会有很多分量为0,具有稀疏性,有特征选择的作用
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