众所周知，L1-norm通过稀疏规则将部分无用特征的权值置0，可将模型简化。而L2-norm仅仅是将每个特征的权值尽量地去减小，这样怎么就会让模型变得简单了呢？
3个回答
我的理解：有规则的数据在特征向量空间里，应该是“简单”（稀疏）的；相对的噪音，因为没有规则，在任何特征向量空间都是“复杂”（dense）的。最稀疏的prior应该是L0-norm（数个数），但是没法实现；然后就用L1-norm（减小绝对值和）去限制；再弱一点的prior是L2-norm，减小平方和，其实是不能允许有大的系数。
各种Norm都可以让系数变得稀疏，只是强度不同，还有对系数值的分布也不同。比如L2-norm(x)对应的是x满足Guassian分布。L1-norm对应Laplace。
举个例子：一共10个未知数x，Lp-norm（x）=100, p=0,1,2...。你可以看当p等于不同值时，满足以上条件的x的分布。
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Zealing
2018-03-15 01:03
这要看你怎么理解这个“简单”“复杂”了。
斯坦福的一个讲义里说，在特征都被标准化处理的情况下，回归系数越大，模型的复杂度越大。所以特征系数变成0，模型复杂度会下降；系数变小，当然也是复杂度下降。
数据痴汉
2018-03-14 22:36
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