l1優(yōu)化 L1優(yōu)化算法
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L1優(yōu)化（Least-Ones Regularization）是一種正則化技術(shù)，用于解決線性回歸問題。在機器學習中，L1正則化可以防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。
L1正則化的公式為：
$$ L1 = \lambda \sum{i=1}^n |w_i| $$
$w_i$ 是第 $i$ 個特征的權(quán)重，$\lambda$ 是正則化參數(shù)，$|w_i|$ 是權(quán)重絕對值。
在實際應用中，我們可以通過調(diào)整 $\lambda$ 的值來控制正則化的程度。當 $\lambda$ 較小時，模型對小特征的懲罰較弱，可能導致過擬合；當 $\lambda$ 較大時，模型對小特征的懲罰較強，可以提高模型的泛化能力。
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L1優(yōu)化是一種正則化技術(shù)，用于防止模型過擬合，提高泛化能力，其公式為：$$ L_{1} = \lambda \sum{i=1}^n |w_i| $$，$w_i$ 是第 $i$ 個特征的權(quán)重，$\lambda$ 是正則化參數(shù)，$|w_i|$ 是權(quán)重絕對值，通過調(diào)整 $\lambda$ 的值來控制正則化的程度。
