是否：
經常在各種文章或資料中看到正則化，但一直沒有一篇好的文章理清到底什麼是正則化？
說到正則化，得先從過擬合問題開始談起。
1) The Problem of Overfitting(過擬合問題)
擬合問題舉例-線性回歸之房價問題：
a) 欠擬合(underfit, 也稱High-bias，圖片來源：史丹福大學機器學習第七課「正則化」)
b) 合適的擬合：
c) 過擬合(overfit,也稱High variance)
什麼是過擬合(Overfitting):
如果我們有非常多的特徵，那麼所學的Hypothesis有可能對訓練集擬合的非常好(
)，但是對於新數據預測的很差。
過擬合例子2-邏輯回歸：
與上一個例子相似，依次是欠擬合，合適的擬合以及過擬合：
a) 欠擬合
b) 合適的擬合
c) 過擬合
如何解決過擬合問題：
首先，過擬合問題往往源自過多的特徵，例如房價問題，如果我們定義了如下的特徵：
那麼對於訓練集，擬合的會非常完美：
所以針對過擬合問題，通常會考慮兩種途徑來解決：
a) 減少特徵的數量：
-人工的選擇保留哪些特徵；
-模型選擇算法
b) 正則化
-保留所有的特徵，但是降低參數的量/值；
-正則化的好處是當特徵很多時，每一個特徵都會對預測y貢獻一份合適的力量；
所以說，使用正則化的目的就是為了是為了防止過擬合。
如上圖所示，紅色這條想像力過於豐富上下橫跳的曲線就是過擬合情形。結合上圖和正則化的英文，直譯應該叫規則化。
什麼是規則？比如明星再紅也不能違法，這就是規則，一個限制。同理，規劃化就是給需要訓練的目標函數加上一些規則（限制），讓它們不要自我膨脹，不要過於上下無規則的橫跳，不能無法無天。
L1正則化和L2正則化
機器學習中幾乎都可以看到損失函數後面會添加一個額外項，常用的額外項一般有兩種，一般英文稱作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文稱作L1正則化和L2正則化，或者L1範數和L2範數。
L1正則化和L2正則化可以看做是損失函數的懲罰項。所謂『懲罰』是指對損失函數中的某些參數做一些限制。
對於線性回歸模型，使用L1正則化的模型建叫做Lasso回歸，使用L2正則化的模型叫做Ridge回歸（嶺回歸）。
下圖是Python中Lasso回歸的損失函數，式中加號後面一項α||w||1即為L1正則化項。
下圖是Python中Ridge回歸的損失函數，式中加號後面一項 即為L2正則化項。
一般回歸分析中回歸w表示特徵的係數，從上式可以看到正則化項是對係數做了處理（限制）。L1正則化和L2正則化的說明如下：
L1正則化是指權值向量w中各個元素的絕對值之和，通常表示為
L2正則化是指權值向量w中各個元素的平方和然後再求平方根（可以看到Ridge回歸的L2正則化項有平方符號），通常表示為
一般都會在正則化項之前添加一個係數，Python中用α表示，一些文章也用λ表示。這個係數需要用戶指定。
那添加L1和L2正則化有什麼用？
L1正則化可以產生稀疏權值矩陣，即產生一個稀疏模型，可以用於特徵選擇
L2正則化可以防止模型過擬合（overfitting）。當然，一定程度上，L1也可以防止過擬合
稀疏模型與特徵選擇
上面提到L1正則化有助於生成一個稀疏權值矩陣，進而可以用於特徵選擇。為什麼要生成一個稀疏矩陣？
稀疏矩陣指的是很多元素為0，只有少數元素是非零值的矩陣，即得到的線性回歸模型的大部分係數都是0. 通常機器學習中特徵數量很多，例如文本處理時，如果將一個詞組（term）作為一個特徵，那麼特徵數量會達到上萬個（bigram）。
在預測或分類時，那麼多特徵顯然難以選擇，但是如果代入這些特徵得到的模型是一個稀疏模型，表示只有少數特徵對這個模型有貢獻，絕大部分特徵是沒有貢獻的，或者貢獻微小（因為它們前面的係數是0或者是很小的值，即使去掉對模型也沒有什麼影響），此時我們就可以只關注係數是非零值的特徵。這就是稀疏模型與特徵選擇的關係。
L1正則化和特徵選擇
假設有如下帶L1正則化的損失函數：
其中J0是原始的損失函數，加號後面的一項是L1正則化項，α是正則化係數。注意到L1正則化是權值的絕對值之和，J是帶有絕對值符號的函數，因此J是不完全可微的。
機器學習的任務就是要通過一些方法（比如梯度下降）求出損失函數的最小值。當我們在原始損失函數J0後添加L1正則化項時，相當於對J0做了一個約束。令L=α∑w|w|，則J=J0+L，此時我們的任務變成在L約束下求出J0取最小值的解。
考慮二維的情況，即只有兩個權值w1和w2，此時L=|w1|+|w2|對於梯度下降法，求解J0的過程可以畫出等值線，同時L1正則化的函數L也可以在w1w2的二維平面上畫出來。
如下圖：
圖中等值線是J0的等值線，黑色方形是L函數的圖形。
在圖中，當J0等值線與LL圖形首次相交的地方就是最優解。上圖中J0與L在L的一個頂點處相交，這個頂點就是最優解。注意到這個頂點的值是(w1,w2)=(0,w)。可以直觀想像，因為L函數有很多『突出的角』（二維情況下四個，多維情況下更多），J0與這些角接觸的機率會遠大於與L其它部位接觸的機率，而在這些角上，會有很多權值等於0，這就是為什麼L1正則化可以產生稀疏模型，進而可以用於特徵選擇。
而正則化前面的係數α，可以控制L圖形的大小。α越小，L的圖形越大（上圖中的黑色方框）；α越大，L的圖形就越小，可以小到黑色方框只超出原點範圍一點點，這是最優點的值(w1,w2)=(0,w)中的w可以取到很小的值。
類似，假設有如下帶L2正則化的損失函數：
同樣可以畫出他們在二維平面上的圖形，如下：
二維平面下L2正則化的函數圖形是個圓，與方形相比，被磨去了稜角。因此J0與L相交時使得w1或w2等於零的機率小了許多，這就是為什麼L2正則化不具有稀疏性的原因。
PRML一書對這兩個圖是這麼解釋的
上圖中的模型是線性回歸，有兩個特徵，要優化的參數分別是w1和w2，左圖的正則化是L2，右圖是L1。藍色線就是優化過程中遇到的等高線，一圈代表一個目標函數值，圓心就是樣本觀測值（假設一個樣本），半徑就是誤差值，受限條件就是紅色邊界（就是正則化那部分），二者相交處，才是最優參數。
可見右邊的最優參數只可能在坐標軸上，所以就會出現0權重參數，使得模型稀疏。
L2正則化和過擬合
擬合過程中通常都傾向於讓權值儘可能小，最後構造一個所有參數都比較小的模型。因為一般認為參數值小的模型比較簡單，能適應不同的數據集，也在一定程度上避免了過擬合現象。
可以設想一下對於一個線性回歸方程，若參數很大，那麼只要數據偏移一點點，就會對結果造成很大的影響；但如果參數足夠小，數據偏移得多一點也不會對結果造成什麼影響，專業一點的說法是『抗擾動能力強』。
那為什麼L2正則化可以獲得值很小的參數？
以線性回歸中的梯度下降法為例。假設要求的參數為θ，hθ(x)是我們的假設函數，那麼線性回歸的代價函數如下：
那麼在梯度下降法中，最終用於迭代計算參數θ的迭代式為：
其中α是learning rate. 上式是沒有添加L2正則化項的迭代公式，如果在原始代價函數之後添加L2正則化，則迭代公式會變成下面的樣子：
其中λ就是正則化參數。從上式可以看到，與未添加L2正則化的迭代公式相比，每一次迭代，θj都要先乘以一個小於1的因子，從而使得θj不斷減小，因此總得來看，θ是不斷減小的。
最開始也提到L1正則化一定程度上也可以防止過擬合。之前做了解釋，當L1的正則化係數很小時，得到的最優解會很小，可以達到和L2正則化類似的效果。
最後再補充一個角度：正則化其實就是對模型的參數設定一個先驗，這是貝葉斯學派的觀點。L1正則是laplace先驗，l2是高斯先驗，分別由參數sigma確定。在數據少的時候，先驗知識可以防止過擬合。
舉兩個最簡單的例子。
1 拋硬幣，推斷正面朝上的概率。如果只能拋5次，很可能5次全正面朝上，這樣你就得出錯誤的結論：正面朝上的概率是1---過擬合！如果你在模型裡加正面朝上概率是0.5的先驗，結果就不會那麼離譜。這其實就是正則。
2. 最小二乘回歸問題：加L2範數正則等價於加了高斯分布的先驗，加L1範數正則相當於加拉普拉斯分布先驗。
參考文獻：
1 史丹福大學機器學習第七課"正則化「學習筆記：http://52opencourse.com/133/courseraå ¬å¼è¯¾ç¬è®°-æ¯å¦ç¦å¤§å¬¦æºå¨å¬¦ä¹ 第ä¸è¯¾-欣åå-regularization
2 機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
3 https://www.zhihu.com/question/20924039
4 機器學習中使用正則化來防止過擬合是什麼原理？https://www.zhihu.com/question/20700829
5 七月在線機器學習第九期 第1課 回歸問題與應用：https://www.julyedu.com/course/getDetail/110
6 L1正則化與L2正則化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35356992
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