迹范数（trace norm）
矩阵特征值的和
L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）
人体弹弓L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的⼿段，在⽀持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是⼀种对于成本函数(cost function)求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满⾜稀疏化(sparsity)，从⽽⽅便⼈们提取特征。 定义
L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算⼦”（Lasso regularization）
⽐如向量
A=[1,-1,3]，平行流冷凝器
txue
那么A的L1范数为
干燥炉|1|+|-1|+|3|=5
原理
渣油储罐清洗处理在⽀持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是⼀种对于成本函数(cost function)求解最优的过程。
成本函数的构建原理
水性聚氨酯胶粘剂
为什么要这样构建成本函数如上⽂所述，监督机器学习问题⽆⾮就是“minimize your error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最⼩化误差（最⼩⼆乘法的原理）。最⼩化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据， ⽽规则化参数是防⽌我们的模型过分拟合我们的训练数据。因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很⼩。但训练误差⼩并不是我们的最终⽬标，我们的⽬标是希望模型的测试误差⼩，也就是能准确的预测新的样本。所以，我们需要保证模型“简单”的基础上最⼩化训练误差，这样得到的参数才具有好的泛化性能（也就是测试误差也⼩），⽽模型“简单”就是通过规则函数来实现的。另外，规则项的使⽤还可以约束我们的模型的特性。这样就可以将⼈对这
个模型的先验知识融⼊到模型的学习当中，强⾏地让学习到的模型具有⼈想要的特性，例如稀疏、低秩、平滑等等。
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