L1和L2正则先验分别服从什么分布

L1正则化和L2正则化可以被视为模型参数的先验分布，在贝叶斯统计学中，它们对应了不同的先验假设。

L1正则化（Lasso正则化）：

- 先验分布：L1正则化可以被看作对参数的Laplacian分布先验。Laplacian分布是一个具有尖峰和重尾特性的分布，它的概率密度函数在零点附近有较高的概率密度，逐渐降低至接近零。

- 先验假设：L1正则化的先验假设是，大多数模型参数是不相关的或对预测结果没有显著贡献，只有少数参数是重要的并与预测结果相关。

L2正则化（岭回归）：

- 先验分布：L2正则化可以被看作对参数的高斯（正态）分布先验。高斯分布是一个常见的连续概率分布，具有钟形曲线形状。高斯分布的均值处有最高概率密度。

- 先验假设：L2正则化的先验假设是，模型参数在不同程度上对预测结果都有一定的贡献或相关性，但对结果的影响应保持接近于零的平衡。

需要注意的是，L1和L2正则化可以视为通过先验分布对模型参数的偏好进行约束，而不仅仅局限于具体的分布形式。实际中，L1和L2正则化通常被用作一种正则化技术，辅助于控制模型的复杂度和避免过拟合问题。