l0 l1 l2正則化項(xiàng)的區(qū)別和特點(diǎn)？L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)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(yàn)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(huì)太

l0 l1 l2正則化項(xiàng)的區(qū)別和特點(diǎn)？

L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)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(yàn)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(huì)太大或太小。在實(shí)際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；例如。

ml/min什么意思？

式中：instance是葉節(jié)點(diǎn)，weight（Hessian）是無正則項(xiàng)損失函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)，即：

那么instance weight之和（Hessian）就對(duì)應(yīng)于此：

直觀的理解，一般來說，我們定義的無正則項(xiàng)損失函數(shù)是：

，那么hi=1，HJ是葉節(jié)點(diǎn)上的樣本數(shù)，minchildWeight是葉節(jié)點(diǎn)上的最小樣本數(shù)