l1正则化为什么稀疏（正则化为什么可以防止过拟合）

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正则化是

1、正则化：通过增加正则项限制模型的复杂度，进而使模型更加平滑，缓解过拟合现象。比较流行的正则化方法有L1和L2正则化。 交叉验证：通过交叉验证等方法，可以评估模型的泛化能力，进而选择出适合的模型。

2、TN全称Text Normalization，意思是文本规整、文本正则化 。TN是 TTS (Text-to-speech，文本转语音) 中的重要组成部分，主要功能是将文本中的数字、符号、缩写等转换成语言文字。

3、svm mode是指AMD的虚拟化技术。SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种 别方法。

机器学习中「正则化来防止过拟合」到底是一个什么原理?

1、过度拟合的问题通常发生在变量（特征）过多的时候。这种情况下训练出的方程总是能很好的拟合训练数据，也就是说，我们的代价函数可能非常接近于 0 或者就为 0。

2、而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况 。

3、正则化是用来防止过拟合的一种技术。过拟合是指模型对训练数据的过度拟合，导致在预测新数据时出现高误差。正则化就是在模型的损失函数中加入一个惩罚项，来限制模型参数的值。常用的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。

4、接下来，我们将谈论的正则化(regularization)技术，它可以改善或者减少过度拟合问题，以使学习算法更好实现。

5、正则化是用于抑制过拟合方法的统称，通过动态调整模型参数的取值 来降低模型的复杂度。这是因为当一些参数的取值足够小时，参数对应的属性对结果的影响微乎其微，这在实质上去除了非相关属性的影响。

正则项浅析

L1正则化项也称为Lasso，L2正则化参数也称为Ridge。 L1范数：权值向量w中各个元素的绝对值之和，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。

L2正则化是指权值向量w中各个元素的 平方和然后再求平方根 (可以看到Ridge 的L2正则化项有平方符号)，通常表示为||w||2 一般都会在正则化项之前添加一个系数，Python中用α表示，一些文章也用λ表示。这个系数需要用户指定。

正则化中我们将保留所有的特征变量，但是会减小特征变量的数量级（参数数值的大小θ(j)）。这个方法非常有效，当我们有很多特征变量时，其中每一个变量都能对预测产生一点影响。

传统的NFA引擎：运行匹配回溯算法——以指定顺序测试正则表达式的所有可能的扩展并接受第一个匹配项。因为传统的 NFA 构造正则表达式的特定扩展以获得成功的匹配，所以它可以捕获子表达式匹配和匹配的反向引用。

正则化 正则化是指在优化目标函数或代价函数是，在目标函数后面加上一个正则项。正则项通常有L1正则项和L2正则项。 Dropout 正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。