摘要：https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html 阅读全文

摘要：L1：产生稀疏模型 L2:避免过拟合 L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为||w||1 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回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为||w||2 机器学习中正则化项L1和L2的直观理解 阅读全文

摘要：我们举个简单的例子，比如你在商场刷卡买东西。这个行为面临三种危险： 1. 首先，刷卡这个行为，验证的是你的信用卡信息，也就是说只要给刷卡机提供同样的信息，就能从你的账户里把钱刷走。没错，很多朋友都听说过，有犯罪组织专门从事复制卡信息的勾当，然后“盗刷”你的卡。在一些不发达国家的小店里刷卡就特别容易中 阅读全文