3.L1和L2的區別；L1為什麼能稀疏矩陣L2不能；L2為什麼能解決過擬合
1.L1和L2的區別
L1:預測值與實際值差值的絕對值之和
L2:預測值與實際值差值的平方之和
2.L1為什麼能稀疏矩陣L2不能:
矩陣指的是模型引數組成的矩陣，稀疏是指模型引數很多是0。
為什麼L1可以呢，從一個特徵的模型來觀察，損失函式為 F(w)=f+ b|w| (w為實際差值只和，f=ax-y a為引數，x為特徵y為實際值 )，看到如果a=0 b=1 前後兩項抵消 F(w)會為達到0。這種為0的引數多了因此矩陣就稀疏了，而L2為平方不能實現前後抵消的情況
3.L2為什麼能解決過擬合
意思是如果不加懲罰項，從梯度下降演算法考慮，則引數會越來越大，把所有答案都“背住”，因此出現過擬合，增加這一項是對哪些比較大的引數加一個懲罰，防止出現上述情況。
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