L1正则化与L2正则化的差别

最新推荐文章于 2025-06-08 19:20:22 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： L1正则化与L2正则化的差别
博客聚焦于L1正则化与L2正则化的差别，在信息技术领域，正则化对模型优化至关重要，了解两者差异有助于选择更合适的正则化方法来提升模型性能。

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机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？
data+scenario+science+insight
08-04 1057
机器学习中L1正则化和L2正则化是什么？区别是什么？ 我们所说的正则化，就是在原来的loss function的基础上，加上了一些正则化项或者称为模型复杂度惩罚项。 结构风险最小化： 在经验风险最小化的基础上（也就是训练误差最小化），尽可能采用简单的模型，以此提高泛化预测精度。 L1和L2加入后的函数图像： L0范数 是指正则化项是参数矩阵W中非0元素的个数，也就是说希望W的大部分元素都是0，W是稀疏的。 由于L0正则项非连续非凸不可求导，难以找到有效解，转而使用L..
L1正则化和L2正则化讲解
Joker的博客
10-16 1万+
L1正则化和L2正则化讲解   在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。   L1正则化和L2正则化都可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中的一些参数进行限制，让参数在某一范围内进行取值。L1正则化的模型叫做LASSO回归，L2正则化的模型叫做岭回归。 LASSO回归公式 min12mΣi=1m(f(x)−y(i))2+λ∣∣w∣∣1min\fr
L1正则化和L2正则化的区别？
qq_37089829的博客
09-25 816
L1正则化目的：减少参数的绝对值总和。 L2正则化目的：减少参数平方的总和。 由L1正则化的定义可以看出最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0，产生稀疏权重矩阵； 而L2正则化的最优参数值很小概率出现在坐标轴上，因此每一维的参数都不会是0； 另外一个区别就是： L1正则化可通过假设权重w的先验分布为拉普拉斯分布，由最大后验概率估计导出。 L2正则化可通过假设权重w的先验分布为高斯分布，由最大后验概率估计导出。 ...
彻底讲透，L1和L2核心区别 ！！
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
06-08 627
本文通过代码和实验深入剖析了L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）的区别。L1正则化约束区域为菱形，易与损失等高线尖角相切，使部分参数为零，实现特征选择；L2正则化约束区域为圆形，使参数均匀收缩。实验中，对于只有3个真正有用特征的数据，Lasso将不重要特征系数压缩为零，而Ridge只是将系数收缩。L1适合特征选择，L2适合系数稳定化，Elastic Net结合两者优势。
L1正则化和L2正则化的区别
wj1298250240的博客
12-09 617
L1正则化和L2正则化的区别 参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/qq_15256443/article/details/85329481 L1范数被称为“稀疏规则算子”。那么，为什么要实现模型的稀疏性： 筛选出重要的特征，使其他的特征权重为0 也就是某些参数等于0； 稀疏性起到了特征选择的作用，如果输入1000维的特征，并不是每个特征都起到了效果，筛选出重要...
L1和L2正则化区别
xiaoyaGrace的博客
05-04 592
1. L1和L2的定义 L1正则化，又叫Lasso Regression 如下图所示，L1是向量各元素的绝对值之和 L2正则化，又叫Ridge Regression 如下图所示，L2是向量各元素的平方和 2. L1和L2...
l1_ls_matlab_L1正则化问题_正则化_
09-29
与L2正则化（参数的平方和）不同，L1正则化有使某些参数趋于零的倾向，从而实现特征选择或稀疏解。这种特性在高维数据中尤其有用，因为它可以帮助我们找出哪些特征对预测结果最重要。 在MATLAB中实现L1正则化的线性...
L1正则化与L2正则化详解
NLP翟
03-28 6038
L1、L2正则化什么是正则化？L1、L2正则化公式正则化的作用为什么加入L1正则化的模型会更稀疏1.梯度视角2.解空间形状视角3.函数叠加视角4.贝叶斯先验视角 什么是正则化？ 正则化在DL、ML中的含义为，为模型取得较好的泛化性，在目标函数中添加的相应惩罚项。 通俗的来讲： 正则化的加入就是为了提高模型的表征能力与适应能力，使其不至于对训练数据集产生过拟合现象。 L1、L2正则化公式 L1正则化...
【机器学习】L1正则化与L2正则化
学习中
01-09 1148
L1，L2正则化解决过拟合问题过拟合发生时，模型学习到了训练数据中的噪声或细节，表现为（例如过大的权重值或过于灵活的假设），导致在测试数据上的表现较差欠拟合 理想状态 过拟合过拟合：曲线太过复杂，在机器学习中，正则化的目标是控制模型的复杂度，防止过拟合。其常见形式是向损失函数添加一个约束项（正则项）线性模型的损失函数。
2024-05-24 问AI: 在深度学习中，什么是L1 正则化和L2 正则化？
baidu_24377669的博客
05-24 848
在深度学习和机器学习中，正则化是一种用于防止模型过拟合的技术。它通过向损失函数添加一个惩罚项来实现，这个惩罚项与模型的复杂度有关。正则化项可以看作是对模型参数的约束，使得模型在训练时不仅关注于最小化训练误差，还要尽量使模型参数的值较小，从而降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。L1 正则化和 L2 正则化是两种常见的正则化方法，它们之间的主要区别在于惩罚项的形式和效果。L1 正则化的惩罚项是模型参数绝对值的和。具体来说，假设模型参数的集合为 ，则 L1 正则化的惩罚项为：[ \text{L1 penalty
L1正则化与L2正则化的区别
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ybdesire的专栏
12-10 2万+
摘要 正则化的本质是在Cost Function中添加的p-范数。本文从正则化的本质p-范数入手，解释了L1正则化和L2正则化的区别。 正则化 在Cost Function上添加了正则化项，就能降低模型的过拟合程度，这就是正则化的作用。 关于正则化更细节的讲述，请参考为什么正则化能减少模型过拟合程度。 正则化项的不同，就产生了L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化的表达式，其实就是1-范数...
机器学习——L1正则化与L2正则化 区别
suyongcai1234的博客
03-18 480
L1正则化和L2正则化的区别 L1正则化 L1正则化又称Lasso正则化， 正则化项为 ： L2正则化 L2正则化利用二范数 正则化项 ： 共同点 二者都是为了防止过拟合，用来限制模型参数的参数空间 不同点 L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。 L2让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。所以L2适用于特征之间没...
L1 L2 正则化区别
wwyy2018的博客
08-19 1410
文章一 文章二 机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。 L1： 公式表示为： ∣∣x∣∣1=∑in∣xi∣||x||_1=\sum_i^n|x_i|∣∣x∣∣1​=i∑n​∣xi​∣ 损失函数中： ...
L1和L2正则化的区别
weixin_63681863的博客
10-09 635
惩罚方式：L1正则化对参数的绝对值惩罚，L2正则化对参数的平方惩罚。稀疏性：L1正则化会使一些权重变为零，产生稀疏性（特征选择）；L2正则化不会使权重变为零，但会使权重较小。适用场景：L1正则化适合在希望筛选出少量重要特征的情况下使用；L2正则化适合在所有特征都可能有贡献的情况下使用。
l1和l2正则化区别
LJYPython的博客
09-12 1018
L1和L2是正则化项，又叫做惩罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。
l1正则化表达式_L1正则化和L2正则化的区别
weixin_39534100的博客
12-24 184
首先我们看一下在机器学习中的损失函数上述公式中的第二项就是正则项我们为什么要使用正则化？ 我们对梯度下降的式子进行推导一下： 故： θj:=θj−[1m∑i=1n(hθ(x(i))−y(i))2+2λθj] 由上可以看出，当正则项系数 λ 很大时，对参数的惩罚也将很大，导致在梯度更新后对应的 θj 值很小。由此可以使得对某些参数最终接近于 0 。而正则项系数 λ 即为模型复杂度的惩罚项，...
机器学习---L1和L2正则化的区别
qq_27318693的博客
05-23 2062
L1正则化和L2正则化可以看成是损失函数的惩罚项，“惩罚”就是对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。 L1正则化和L2正则化说明如下： L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为|w|1 L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根，通常表示为|w|2 ...
L1正则化与L2正则化
最新发布
08-01
### L1正则化与L2正则化的区别 在机器学习中，L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）是两种常用的正则化技术，用于防止模型过拟合。它们通过不同的方式对模型参数进行约束，适用于不同的场景。 #### 1. L1正则化（Lasso） L1正则化通过在损失函数中添加一个与权重绝对值成比例的惩罚项来实现正则化。其核心特点是能够生成稀疏的权重向量，即将某些特征的权重归零，从而实现特征选择。这种特性使得模型更具解释性和可解释性，并且有助于减少特征维度，提高模型的计算效率[^1]。 - **特征选择**：L1正则化有助于选择对预测目标具有重要影响的特征，使得模型更具解释性和可解释性[^2]。 - **稀疏性**：L1正则化倾向于生成稀疏权重向量，即将某些特征的权重归零。这有助于减少特征维度，提高模型的可解释性和计算效率。 - **鲁棒性**：Lasso正则化对于异常值和噪声具有一定的鲁棒性，可以减少其对模型的影响。 - **系数简化**：L1正则化可以导致模型的系数变得更加简单，易于解释和理解[^2]。 L1正则化假设权重 $ w $ 的先验分布为拉普拉斯分布，由最大后验概率估计导出。这是因为拉普拉斯分布的尖锐峰在零点附近，使得某些权重趋近于零[^3]。 #### 2. L2正则化（Ridge） L2正则化通过在损失函数中添加一个与权重平方成比例的惩罚项来实现正则化。其核心特点是将权重值平均分散在各个特征上，从而避免某个特征对模型的影响过大。 - **权重分布**：L2正则化倾向于将权重值平均分散在各个特征上，避免某个特征对模型的影响过大。 - **稳定性**：由于L2正则化对权重的惩罚是连续的，因此在权重变化时模型更加稳定。 - **抗多重共线性**：L2正则化可以有效处理特征之间的多重共线性问题，即当特征之间存在高度相关性时，L2正则化可以保持模型的稳定性。 L2正则化假设权重 $ w $ 的先验分布为高斯分布，由最大后验概率估计导出。这是因为高斯分布在零点附近较为平滑，使得权重不会过于集中[^3]。 #### 3. 适用场景 - **L1正则化适用场景**： - 当特征数量较多且存在大量不重要的特征时，L1正则化可以通过将这些特征的权重归零来实现特征选择。 - 当需要模型具有较高的可解释性时，L1正则化是一个更好的选择。 - **L2正则化适用场景**： - 当特征之间存在多重共线性问题时，L2正则化可以有效缓解这一问题。 - 当需要模型具有较高的稳定性时，L2正则化是一个更好的选择。 #### 4. 数学表达 L1正则化的损失函数通常表示为： $$ J(w) = \text{Loss}(w) + \lambda \sum_{i=1}^{n} |w_i| $$ 其中，$\lambda$ 是正则化参数，控制正则化的强度。 L2正则化的损失函数通常表示为： $$ J(w) = \text{Loss}(w) + \lambda \sum_{i=1}^{n} w_i^2 $$ 其中，$\lambda$ 同样是正则化参数，控制正则化的强度。 #### 5. 代码示例 以下是一个使用Scikit-learn库实现L1和L2正则化的简单示例： ```python from sklearn.linear_model import Lasso, Ridge from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成随机数据集 X, y = make_regression(n_features=10, noise=0.1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # L1正则化（Lasso） lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) print("Lasso Coefficients:", lasso.coef_) # L2正则化（Ridge） ridge = Ridge(alpha=0.1) ridge.fit(X_train, y_train) print("Ridge Coefficients:", ridge.coef_) ``` 在这个示例中，`Lasso` 和 `Ridge` 分别用于实现L1和L2正则化。通过调整 `alpha` 参数，可以控制正则化的强度。
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