来源:机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

小结

1. L0范数和L1范数均可实现稀疏，但L0很难优化求解（NP难问题），而L1是L0的最优凸近似，且比L0更易优化求解

2. 参数稀疏的好处

   • 特征选择（feature selection）
   • 可解释性高（interpretability）

3. L2范数实现了对模型空间的限制，可防止过拟合，提升模型的泛化能力

4. L2范数不但可防止过拟合，还可以让优化求解变得稳定和快速
5. 总结
   
   • L1-regularization能产生稀疏性，会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是零
   • L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0
   • Lasso在特征选择中非常有用，而Ridge仅是一种正则化而已

直观展示L1和L2的区别