导读 在机器学习中，正则化是防止模型过拟合的重要手段之一。而L1和L2正则化作为两种常见的方法，它们虽然都旨在减少模型复杂度，但表现方式却大...
在机器学习中，正则化是防止模型过拟合的重要手段之一。而L1和L2正则化作为两种常见的方法，它们虽然都旨在减少模型复杂度，但表现方式却大相径庭！👀
首先，从公式上看，L1正则化（Lasso）通过添加权重系数绝对值之和来惩罚模型参数，而L2正则化（Ridge）则是对权重平方和进行惩罚。这两种方式直接影响了模型参数的分布：🌟
- L1倾向于让部分参数变为零，从而实现特征选择的效果，特别适合高维稀疏数据场景；
- L2则更倾向于将参数均匀缩小，保持所有特征的影响，适合连续型数据建模。
其次，在几何上，L1正则化的约束区域为菱形，更容易在坐标轴方向产生稀疏解；而L2的圆形约束区域则使参数分布更加平滑。🎯
简单来说，L1追求简洁与高效，而L2注重稳定与平衡。两者各有所长，选择时需结合具体问题需求哦！✨
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！