因此,一句话总结就是:L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0(sparse),而L2会选择更多的特征,这些特征都会接近于0。Lasso在特征选择时候非常有用,而Ridge就只是一种规则化而已。
机器学习中的范数
最新推荐文章于 2025-03-21 14:42:36 发布
因此,一句话总结就是:L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0(sparse),而L2会选择更多的特征,这些特征都会接近于0。Lasso在特征选择时候非常有用,而Ridge就只是一种规则化而已。