lasso（L1正则化、lasso回归）

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#L1正则化 #lasso问题

本文探讨了L1正则化的约束条件及其与L2正则化的区别。L1正则化通过L1范数可以将模型参数减少至0，适合特征选择；而L2正则化则通过L2范数防止权重过大会导致模型过拟合。在机器学习中，调节正则化参数C与正则化强度有关，增大C会降低正则化效果。

维基百科

约束条件:

  • L1正则化：L1范数
  • L2正则化：L2范数

结合图形，L1正则化可把参数减为0，而L2不行

表达式：

这里写图片描述

机器学习中的L1、L2正则化参数C是这里lamda倒数的常数倍，减小C对应增大lamda，也就增大了正则化强度，趋于欠学习。
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L1、L2正则化对比

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