正则化(Regularization) 概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数. L1正则化表示各个参数绝对值之和. L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值. L0正则化 稀疏的参数可以防止过拟合,因此用L0范数(非零参数的个数)来做正则化项是可以防止过拟合的. 从直观上看,利用非零参数的个数,可以很好的来选择特征,实现特征稀疏的效果,具体操作时选择参数非零的特征即可.但因为L0正则化很难求解,是个NP难问题,就是难以优化,因此一般采用L1正则化.L1正则化是L0正则化的最优凸近似,比…