很多朋友對于正則化l1與l2的區別和L1正則化又叫不太懂，今天就由小編來為大家分享，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！
一元線性回歸和嶺回歸的區別和聯
嶺回歸是線性回歸采用L2正則化的形式，Lasso回歸是采用L1正則化的形式，Lasso回歸易產生稀疏解
l1正則化和l2正則化有什么區別，為什么
L1和L2正則化的目的都是使模型系數盡可能小，從而解決模型的過擬合問題。他們的區別在于，l1正則化限制模型系數的l1范數盡可能小；l2正則化限制模型系數的l2范數盡可能小。即，L1會趨向于產生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2會選擇更多的特征，這些特征都會接近于0。
l0和l1有什么區別
l0和l1是機器學習中用于描述模型復雜度的術語，兩者主要的區別是正則化的形式不同。l0正則化傾向于使得模型的稀疏度達到最大化，即盡可能地使得許多權重變為0，而l1正則化傾向于讓權重較小但仍不為0。這是因為l0正則化僅僅考慮權重的數量而不關心它們的具體大小，但是l1正則化會將權重縮小使得在一定程度上可以緩解過擬合問題。因此，在選擇正則化方式時需要根據實際情況進行具體選擇。
嶺回歸和最小二乘法的區別是什么
兩者的區別在于損失函數不同。
1.最小二乘法采用的損失函數是均方誤差(又稱平方損失)：
數學公式是：
2.嶺回歸的損失函數為平方損失+所有權重平方和的平均值*λ/2,λ>0
右邊項有些寫成λ(由于n是常數，λ是設置的參數，因此λ/2n和λ等同)。
什么是L2正則化（又稱L2范數）？
這里簡單說說，L2正則化簡單來說就是約束條件。
目的是為了降低模型復雜度，防止過擬合，提高模型泛化能力。
詳細請查看個人《一看就懂】機器學習之L1和L2正則化》。3.什么時候比較適合用嶺回歸？
機器學習中，損失最小值時，權重為最優解。
嶺回歸，相當于每次移除權重的x%，這使得回歸線更平滑。
對于下圖
對上圖右邊進行變換：
X2=X1^2意味著特征X2與X1相關，其它特征類似。
可見，特征之間相關性越強，嶺回歸就越能降低模型的復雜度。
如果特征之間相互獨立，顯然沒有必要應用嶺回歸。
L1和L2有什么區別
答:L1和L2的兩者是有區別的，主要區別是:
L1是輔助駕駛，能夠操控的功能很少，而絕大部分的功能還需要駕駛員自己來操控，而L2是半自動駕駛，與L1相反，可以操控汽車的很多功能，十分的方便快捷。
以上為兩者的區別。
文章分享結束，正則化l1與l2的區別和L1正則化又叫的答案你都知道了嗎？歡迎再次光臨本站哦！
