【转】L1范数与L2范数的区别把答案放在前面概念1.监督学习的基本模型2.L0范数与L1范数3.L2范数直观地聊聊L1和L2的差别正则化的求导
把答案放在前面L0范数是指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解)。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0。L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理 condition number不好下的矩阵(数据变化很小矩阵求解后结果变化很大)。（核心：L2对大数，对outlier离群点更敏感！）下降速度：最小化权值参数L1比L2变化的快。模型空间的限制：L1会产生稀疏 L2不会。L1会趋向
