L1，L2正则都可以看成是 条件限制，即
$\Vert w \Vert \leq c$
$\Vert w \Vert^2 \leq c$
当w为2维向量时，可以看到，它们限定的取值范围如下图：
所以它们对模型的限定不同
而对于一般问题来说，L1 正则往往取到正方形的顶点，即会有很多分量为0，具有稀疏性，有特征选择的作用
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L1，L2正则都可以看成是 条件限制，即
$\Vert w \Vert \leq c$
$\Vert w \Vert^2 \leq c$
当w为2维向量时，可以看到，它们限定的取值范围如下图：
所以它们对模型的限定不同
而对于一般问题来说，L1 正则往往取到正方形的顶点，即会有很多分量为0，具有稀疏性，有特征选择的作用
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