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顺便说一句，这两个八度语句在ML中用于正则化Logistic回归有什么不同

这两个八度语句在ML中用于正则化Logistic回归有以下不同：

L1正则化（L1 regularization）：也称为Lasso正则化，它通过在目标函数中添加L1范数惩罚项来实现正则化。L1正则化可以促使模型的某些特征权重变为0，从而实现特征选择的效果。它在稀疏特征选择和降维任务中表现出色。
L2正则化（L2 regularization）：也称为Ridge正则化，它通过在目标函数中添加L2范数惩罚项来实现正则化。L2正则化可以使模型的权重趋向于较小的值，从而减少模型的复杂度，防止过拟合。它在解决共线性问题和提高模型泛化能力方面非常有效。

总结：

L1正则化倾向于产生稀疏权重，适用于特征选择和降维。
L2正则化倾向于使权重趋向于较小的值，适用于防止过拟合和解决共线性问题。

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【干货笔记】22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

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）形状检测（根据用户在手写板上上画得形状，确定用户画的到底是什么形状）因此，当再有人问ML是什么的时候，就可以说这个是ML可以handle的，这个问题ML也可以handle，blahblah。...如垃圾邮件识别回归（regression）：有一些已经标注好的数据，标注值与分类问题不同，分类问题的标注是离散值，而回归问题中的标注是实数，在标注好的数据上建模，对于新样本，得到它的标注值。...监督学习一般解决的问题是分类和回归，代表算法有逻辑斯底回归（Logistic Regression）和神经网络后向传播算法（Back Propagation Neural Network）。...在商业决策中，一般会使用的方法是监督学习和无监督学习。当下一个热门的话题是半监督学习，比如在图片分类中，有很多数据集都是有少量的标记数据和大量的非标记数据。...在本文中，可以看到很多不同的分类方法。回归（Regression）回归是在自变量和需要预测的变量之间构建一个模型，并使用迭代的方法逐渐降低预测值和真实值之间的误差。回归方法是统计机器学习的一种。

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