l0 l1 l2正則化項的區(qū)別和特點？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

l0 l1 l2正則化項的區(qū)別和特點？

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；例如。

機器學(xué)習(xí)中引入L2范數(shù)的意義是什么？

目標(biāo)函數(shù)設(shè)計是學(xué)習(xí)問題的一部分。目標(biāo)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。