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正则化( Regularization)的目的在于提高模型在未知测试数据上的泛化力,限制参数的大
小，减少泛化误差，是解决过拟合的一种重要方法。
范数
假设x是一个向量，它的Lp范数定义
在目标函数后面添加一个“惩罚项”是正则化的常用方式，为了防止系数过大从而让模型变得复杂。在加了正则化项之后的目标函数为:
其中,J(w,b)是目标函数，loss(w,b)是损失函数
注意：
L1正则化能够使得损失函数中的许多参数变成0，可作为特征选择使用；
L2正则化更适用于防止模型过拟合
1. 关于模型正则化，下列说法正确的是:
A 模型正则化可以解决欠拟合问题
B 模型正则化可以使得模型参数越来越大
C 模型正则化的目的在于提高模型在未知测试数据上的泛化力
D 以上说法均不正确
2. 关于L1与L2正则化，下列说法正确的是:
A L1正则化更适用于防止模型过拟合
B L1正则化能够使得损失函数中的许多参数变成0，可作为特征选择使用
C L2正则化的惩罚项对应于L1范数
D L2正则化更适用于防止欠拟合
1=>C 2=>B
