正则化项L1和L2的直观理解及L1不可导处理

1、L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。

2、L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个更优化问题可以看做是一个更大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯更大后验估计。

3、L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

损失函数与正则化惩罚

-1损失函数(0-1 loss function)当预测错误时，损失函数值为1，预测正确时，损失函数值为0。该损失函数不考虑预测值和真实值的误差程度，也就是只要预测错误，预测错误差一点和差很多是一样的。

其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的是正则化项（regularizer）或者叫惩罚项（penalty term），它可以是L1，也可以是L2，或者其他的正则函数。整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的值。

L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。

均方差损失函数 当预测值距离真实值越远时，平方损失函数的惩罚力度越大，因此对异常点比较敏感。 绝对值损失函数 绝对损失函数对异常点更鲁棒。但是，绝对损失函数在f=y处无法求导。

正则化。amos中指标的平均值是通过正则化惩罚损失函数完成查看的，可通过L1和L2两种方式来查看。L1惩罚的目的是优化权重绝对值的总和，它生成一个简单且可解释的模型查看。

实施正则化：正则化是一种用于防止过拟合的技术，包括L1正则化、L2正则化、dropout等技术。这些技术可以通过在损失函数中增加一个额外的项，惩罚模型的复杂性，从而避免过拟合。

L1正则化和L2正则化

1、L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

2、阈值化。将向量中的所有元素与一个阈值比较，所有小于阈值的元素都设置为零，从而使得向量变得更加稀疏。L1和L2正则化。正则化是一种非常常见的 *** ，可以通过增加正则项来惩罚大量的维度，从而导致一些分量为零的向量。

3、这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项。如果不加平方项，而是绝对值：这样的 *** 被称作L1正则化，也就是Lasso回归的方式。因为Lasso趋向于使得一部分\theta为0，所以Lasso可以做 特征选择 。

4、关于l1正则和l2正则，下面说法正确的是L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。L1范数会使权值稀疏。

5、L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个更优化问题可以看做是一个更大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯更大后验估计。

信用贷款反欺诈模型

通过信用卡的历史交易数据，利用机器学习算法构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷事件，并且要求模型准确度在95%以上更大化召回率。

反欺诈需要立足在高质量数据的基础上，运用关联、分类、聚类、异常挖掘等 *** 构建多层、多维、多结构反欺诈和量化风控模型。而金融机构反欺诈数据源身份信息、信用信息、社交信息、消费信息、行为信息等等。

与之相反，金融类机构必须考虑主动投资反欺诈的技术手段、防控工具和策略，从而达到有效预防欺诈的效果，减少欺诈带来的风险损失和资本损失。在欺诈者眼中，网贷行业是个大蛋糕。

正则化详解

L1正则化项也称为Lasso正则化惩罚项，L2正则化参数也称为Ridge。 L1范数正则化惩罚项：权值向量w中各个元素的绝对值之和，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。

这种收缩也称之为正则化，它旨在减少方差以防止模型的过拟合。由于正则化惩罚项我们使用不同的收缩 *** ，有一些变量的估计将归零。因此这种 *** 也能执行变量的选择，将变量收缩为零最常见的技术就是 Ridge 回归和 Lasso 回归。

目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。也就是说，当预测错误时，损失函数为1，当预测正确时，损失函数值为0。

.5-1 lambda [default=1]：控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数，参数越大，模型越不容易过拟合。 alpha [default=0]：控制模型复杂程度的权重值的 L1 正则项参数，参数值越大，模型越不容易过拟合。

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