機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會

機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別？

L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會太大或太小。在實際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；如果特征是低維稠密的，則使用L1正則化；如果特征是稠密的，則使用L2正則化。最后附上圖表。右邊是L1正則，最優(yōu)解在坐標軸上，這意味著某些參數(shù)為0。

機器學習中引入L2范數(shù)的意義是什么？

目標函數(shù)設(shè)計是學習問題的一部分。目標函數(shù)包括評估數(shù)據(jù)擬合程度的損失函數(shù)（殘差項）和選擇信號模型的懲罰函數(shù)（正則項）。L2范數(shù)的損失函數(shù)對應(yīng)于二次殘差，L2范數(shù)的懲罰函數(shù)對應(yīng)于信號能量最小化的模型約束。

想要學習算法的收斂性分析，應(yīng)該從何入手？

如果深度學習不收斂，就意味著找不到最優(yōu)解或次優(yōu)解。將該問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題。許多深度學習問題都是非凸優(yōu)化問題，但可以轉(zhuǎn)化為帶L2正則化等約束的凸優(yōu)化問題。這是深度學習領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)性研究方向，非常有意義。但也要做好準備。我唯一可靠的建議是多看些報紙。祝你在博士期間有很多論文。

作為程序員，你在編程時享受過哪些數(shù)學帶來的好處？

主要的問題是找出多少數(shù)學可以幫助編程？如果只是編程，我?guī)缀跸硎懿坏綌?shù)學的好處。我在大學里學的是高等數(shù)學，但編程幾乎不用這些知識。

直到我開始接觸深度學習，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播需要數(shù)學思維去理解，而反向傳播中用到的推導也是高等數(shù)學的知識。在這個時候，我很高興我學會了數(shù)學，能夠很快理解原理。

深度學習中常用的矩陣向量的計算也需要線性代數(shù)的知識。為了解決L2正則化問題，deep神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了兩種范式。利用數(shù)學知識進行深度學習有很多方面。

所以當我接觸到深度學習時，我享受到了數(shù)學的好處。雖然深度學習并不一定需要數(shù)學知識，但有一定數(shù)量的數(shù)學知識可以幫助我理解原理，更快地開始學習。同時，我也很后悔當初沒有把數(shù)學學得更深入，這樣才能更精通深度學習。

總而言之，數(shù)學對編程沒有什么意義。如果你想深入學習，那么數(shù)學知識是非常重要的。而現(xiàn)在人工智能如此火，學習數(shù)學知識是非常必要的。