机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是?A.使用L1可以得到稀疏的权值B.使用L1可以得到平滑的权值C.使用L2可以得到稀疏的权值

题目内容（请给出正确答案）

机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是?

A.使用L1可以得到稀疏的权值

B.使用L1可以得到平滑的权值

C.使用L2可以得到稀疏的权值

参考答案

考题下面关于Lasso回归的描述正确的是A．Lasso回归使用L1正则化B．Lasso回归使用L2正则化C．Lasso回归使用L1+L2正则化D．Lasso回归不使用正则化

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考题 LASSO回归采用L1还是L2正则化优化代价函数？

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考题 11、下面关于Lasso回归的描述正确的是A．Lasso回归使用L1正则化B．Lasso回归使用L2正则化C．Lasso回归使用L1+L2正则化D．Lasso回归不使用正则化

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考题 1、机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？ A. 使用L1可以得到稀疏的权值 B. 使用L1可以得到平滑的权值 C. 使用L2可以得到稀疏的权值 D. 使用L2可以得到平滑的权值

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考题 L1正则化往往会导致稀疏解决方案（大量零权重）。

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考题 19、L2正则化往往用于防止过拟合，而L1正则化往往用于特征选择。

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考题 8、关于L1正则化和L2正则化说法错误的是（)。A．L1正则化的功能是使权重稀疏B．L2正则化的功能是防止过拟合C．L1正则化比L2正则化使用更广泛D．L1正则化无法有效减低数据存储量

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考题 128、在logistic分类中，L1正则化和L2正则化的引入为了解决训练过拟合的问题。

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考题 4、逻辑回归正则化主要包括L1正则化和L2正则化

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