看了很多资料，本身想放一个正则化的概念的，实在不敢放，怕吓跑一堆人，所以，将就吧。
首先，我们知道正则化（Regularization）是解决过拟合问题的，简单来说，过拟合（也叫高方差）就是训练样本效果比较好，但是在测试集上的效果就比较差了，官方一点的话就是模型的泛化能力太差。
泛化能力：一个假设模型能够应用到新样本的能力。
解决过拟合我们可以采用
（1）丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征，可以手工保留，也可以采用算法（例PCA）
（2）正则化处理。保留所有的特征，但是减少参数的大小。
正则化的方式有很多，常见的有数据增强、L1正则化，L2正则化，早停，Dropout等。
正则化代价函数 =经验代价函数 +正则化参数 *正则化项
其中，经验损失函数就是我们所说的损失函数，最小化误差让模型更好拟合训练集
范数的概念：
从概率角度进行分析，很多范数约束相当于对参数添加先验分布，其中L2范数相当于参数服从高斯先验分布，L1范数相当于拉普拉斯分布。从贝叶斯的角度来分析， 正则化是为模型参数估计增加一个先验知识，先验知识会引导损失函数最小值过程朝着约束方向迭代。
相关资料表示：
L0和L1可以解决稀疏问题
L0 问题是NP组合难问题，对较大规模数据无法直接求解；
存在两种直接求解L0问题的算法：
（1）贪婪算法
（2）门限算法
问题：
（1）贪婪算法时间代价过高，无法保证收敛到全局最优
（2）门限算法时间代价低，但对数据噪声十分敏感。解不具有连续性 ，无法保证全局最优解。
L0应用场景：压缩感知、稀疏编码
L0过渡到L1：从一个组合优化问题放松 到凸优化问题来解，L1范数是L0范数的最优凸近似
实线的椭圆代表示没有正则化目标的等值线，虚线圆圈表示L1正则化的等值线
里边涉及一堆数学推理，我简化来说，L1正则化可以产生稀疏矩阵（去掉没用的特征，将权重置为0），有利于特征选择。
扩充：参考/view/00613bc4f78a6529657d536c.html?from=search
L2（Tikhonov正则） 权重衰减
目标是通过向目标函数添加一个正则项，使权重更加接近原点。
实线的椭圆代表示没有正则化目标的等值线，虚线圆圈表示L2正则化的等值线
在岭回归中，我们主要解决的问题就是特征数大于样本数的情况，也是奇异矩阵问题。
奇异矩阵：若存在X的列间存在完全的线性依赖，即它的某一或某些列元素正好是另一或另一列元素的线性函数，这称为共线性 或多重共线性。X的共线性必然导致的列间和行间存在共性，并使得奇异，即行列式的值为0，。则无法求解矩阵的逆。
在回归分析中，存在着近似于但不同于奇异矩阵的情况，即行列式的值近似于0，此类矩阵通常称为病态矩阵或者近奇异矩阵。 L2范数有助于计算病态问题。
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