转👀 L1范数与L2范数的区别 💡

在机器学习和数据分析的世界里，我们经常遇到各种范数的概念，其中最常用的两种是L1范数和L2范数。这两种范数在不同的场景下有着各自的优势和特点。

首先，让我们来看看L1范数。它是指向量中各个元素绝对值之和。使用L1范数的一个重要原因是它可以实现特征选择。这是因为L1范数会倾向于将一些特征的权重压缩到零，从而使得模型更加简洁，更容易解释。换句话说，它可以帮助我们识别出哪些特征对于预测结果影响较小。🔍

相比之下，L2范数则是向量中各个元素平方和的平方根。L2范数通常用于正则化项，以防止模型过拟合。这是因为L2范数对大值的惩罚更重，因此可以有效地减少模型复杂度，提高模型在未见过的数据上的泛化能力。🛡️

总结来说，选择L1还是L2范数取决于具体的应用场景。如果你希望得到一个稀疏的模型，可以选择L1范数；而如果你的目标是减少模型复杂度并提高泛化性能，那么L2范数可能是更好的选择。🚀

机器学习 数据科学 范数