机器学习算法系列L1L2正则化
在机器学习领域，正则化是一种常用的策略，用于控制模型复杂度，并防止过拟合。正则化通过在损失函数中添加一个正则化项来实现。常见的正则化项包括L1正则化和L2正则化。
L1正则化，也称为Lasso正则化，是指在损失函数中添加模型参数的绝对值和。L1正则化能够产生稀疏解，可以用于特征选择。它的数学形式如下：
L1正则化项=λ*Σ，θ
其中，λ是正则化参数，θ是待学习的模型参数。
L1正则化的优点是能够产生稀疏解，能够去除不重要的特征，简化模型，提高模型的泛化能力。然而，L1正则化的缺点是不可导，优化过程中存在不稳定性。
L2正则化，也称为岭回归，是指在损失函数中添加模型参数的平方和的一半。L2正则化能够防止模型产生过大的权重值，增强模型的鲁棒性。它的数学形式如下：
L2正则化项=λ*Σ(θ^2)
L2正则化的优点是能够提高模型的泛化能力，减少模型对训练数据的过拟合问题。L2正则化的缺点是不具备稀疏性，不能进行特征选择。
在实际应用中，选择使用哪种正则化取决于具体问题的特点。如果需要进行特征选择或模型的输入空间非常大，可以使用L1正则化；如果需要平衡模型的鲁棒性和泛化能力，可以使用L2正则化。实际中也可以通过调节正则化参数λ的大小来控制正则化的程度。
正则化项在损失函数中起到了一种约束模型复杂性的作用，通过限制模型参数的大小来控制模型的复杂度。正则化能够有效地防止过拟合问题的发生，提高模型的泛化能力，是机器学习中常用且重要的技术。
正则化最小二乘问题

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