L1，L2，L怎么分别呢？
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亲，您好，很高兴为您解答
L1，L2和L都是机器学习常见的术语，它们分别表示不同类型的学习算法。下面是它们的简要介绍：1. 
L1正则化(L1 regularization)：L1正则化也称为Lasso正则化，顾名思义，是一种对于模型参数范数进行正则化的方法。在L1正则化中，使用L1范数作为正则项，让计算出来的系数中的一些权重减少到0或接近0，这就可以用来做特征选择。当我们有大量的特征时，使用L1正则化可以将那些与输出不相关的特征权重下降至0，达到特征选择的效果。2. L2正则化(L2 regularization)：L2正则化也称为Ridge正则化，又叫权重衰减(weight decay)。在L2正则化中，使用L2范数作为正则项，通过约束权重的L2范数大小来避免模型过拟合。L2正则化可以让系数的绝对值平方和最小，但不会让系数直接等于0。3. L(L0)正则化：L(L0)正则化也称为稀疏正则化，它使用L0范数作为正则项，对模型中的参数进行稀疏化处理。L0正则化与L1正则化类似，可以用来进行特征选择，但不同的是，它可以使得模型中的参数不仅仅是接近于0，而是为0。但是，由于L0正则化是一个非凸优化问题，所以通常在实际应用中，L1正则化会更常用。
L1，L2和L都是机器学习常见的术语，它们分别表示不同类型的学习算法。下面是它们的简要介绍：1. L1正则化(L1 regularization)：L1正则化也称为Lasso正则化，顾名思义，是一种对于模型参数范数进行正则化的方法。在L1正则化中，使用L1范数作为正则项，让计算出来的系数中的一些权重减少到0或接近0，这就可以用来做特征选择。当我们有大量的特征时，使用L1正则化可以将那些与输出不相关的特征权重下降至0，达到特征选择的效果。2. L2正则化(L2 regularization)：L2正则化也称为Ridge正则化，又叫权重衰减(weight decay)。在L2正则化中，使用L2范数作为正则项，通过约束权重的L2范数大小来避免模型过拟合。L2正则化可以让系数的绝对值平方和最小，但不会让系数直接等于0。3. L(L0)正则化：L(L0)正则化也称为稀疏正则化，它使用L0范数作为正则项，对模型中的参数进行稀疏化处理。L0正则化与L1正则化类似，可以用来进行特征选择，但不同的是，它可以使得模型中的参数不仅仅是接近于0，而是为0。但是，由于L0正则化是一个非凸优化问题，所以通常在实际应用中，L1正则化会更常用。
咨询记录 · 回答于2023-05-17
L1，L2，L怎么分别呢？
亲，您好，很高兴为您解答L1，L2和L都是机器学习常见的术语，它们分别表示不同类型的学习算法。下面是它们的简要介绍：1. L1正则化(L1 regularization)：L1正则化也称为Lasso正则化，顾名思义，是一种对于模型参数范数进行正则化的方法。在L1正则化中，使用L1范数作为正则项，让计算出来的系数中的一些权重减少到0或接近0，这就可以用来做特征选择。当我们有大量的特征时，使用L1正则化可以将那些与输出不相关的特征权重下降至0，达到特征选择的效果。2. L2正则化(L2 regularization)：L2正则化也称为Ridge正则化，又叫权重衰减(weight decay)。在L2正则化中，使用L2范数作为正则项，通过约束权重的L2范数大小来避免模型过拟合。L2正则化可以让系数的绝对值平方和最小，但不会让系数直接等于0。3. L(L0)正则化：L(L0)正则化也称为稀疏正则化，它使用L0范数作为正则项，对模型中的参数进行稀疏化处理。L0正则化与L1正则化类似，可以用来进行特征选择，但不同的是，它可以使得模型中的参数不仅仅是接近于0，而是为0。但是，由于L0正则化是一个非凸优化问题，所以通常在实际应用中，L1正则化会更常用。
L1，L2和L都是机器学习常见的术语，它们分别表示不同类型的学习算法。下面是它们的简要介绍：1. L1正则化(L1 regularization)：L1正则化也称为Lasso正则化，顾名思义，是一种对于模型参数范数进行正则化的方法。在L1正则化中，使用L1范数作为正则项，让计算出来的系数中的一些权重减少到0或接近0，这就可以用来做特征选择。当我们有大量的特征时，使用L1正则化可以将那些与输出不相关的特征权重下降至0，达到特征选择的效果。2. L2正则化(L2 regularization)：L2正则化也称为Ridge正则化，又叫权重衰减(weight decay)。在L2正则化中，使用L2范数作为正则项，通过约束权重的L2范数大小来避免模型过拟合。L2正则化可以让系数的绝对值平方和最小，但不会让系数直接等于0。3. L(L0)正则化：L(L0)正则化也称为稀疏正则化，它使用L0范数作为正则项，对模型中的参数进行稀疏化处理。L0正则化与L1正则化类似，可以用来进行特征选择，但不同的是，它可以使得模型中的参数不仅仅是接近于0，而是为0。但是，由于L0正则化是一个非凸优化问题，所以通常在实际应用中，L1正则化会更常用。
亲亲，还有就是下面还可以补充一些其他的L1、L2和L范数的应用场景和区别：1. 应用场景：L1正则化主要用于特征选择等稀疏模型，如文本分类、图像分类、高维数据分析等；L2正则化则更多应用于线性回归、逻辑回归、神经网络等模型参数正则化；L0正则化适用于高度稀疏的数据，但由于实现困难，往往不直接使用，而是通过L1或L2正则化达到稀疏化的效果。2. 区别：L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解，但L1正则化中要学习的参数数量往往要比L2正则化更多，因此对于高维数据，L1正则化的计算代价也更高；而L2正则化比L1正则化更容易优化求解，这是因为L2范数光滑可导，而L1范数并非光滑可导噢
下面还可以补充一些其他的L1、L2和L范数的应用场景和区别：1. 应用场景：L1正则化主要用于特征选择等稀疏模型，如文本分类、图像分类、高维数据分析等；L2正则化则更多应用于线性回归、逻辑回归、神经网络等模型参数正则化；L0正则化适用于高度稀疏的数据，但由于实现困难，往往不直接使用，而是通过L1或L2正则化达到稀疏化的效果。2. 区别：L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解，但L1正则化中要学习的参数数量往往要比L2正则化更多，因此对于高维数据，L1正则化的计算代价也更高；而L2正则化比L1正则化更容易优化求解，这是因为L2范数光滑可导，而L1范数并非光滑可导噢
总之，L1、L2和L范数是机器学习中常见的正则化手段，根据具体问题和数据特点，选择合适的范数进行正则化可以提高模型的泛化能力并避免过拟合噢
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