正则化目的：在loss function中加入正则项，减小过拟合问题
L0范数
L0范数表示向量中非零元素的个数：
也就是如果我们使用L0范数，即希望w的大部分元素都是0. （w是稀疏的）所以可以用于ML中做稀疏编码，特征选择。通过最小化L0范数，来寻找最少最优的稀疏特征项。但不幸的是，L0范数的最优化问题是一个NP hard问题，而且理论上有证明，L1范数是L0范数的最优凸近似，因此通常使用L1范数来代替。
L1范数 -- (Lasso Regression)
L1范数表示向量中每个元素绝对值的和：
L1范数的解通常是稀疏性的，倾向于选择数目较少的一些非常大的值或者数目较多的insignificant的小值。
L2范数 -- (Ridge Regression)
L2范数即欧氏距离：
L2范数越小，可以使得w的每个元素都很小，接近于0，但L1范数不同的是他不会让它等于0而是接近于0.
L1范数与L2范数的比较：
但由于L1范数并没有平滑的函数表示，起初L1最优化问题解决起来非常困难，但随着计算机技术的到来，利用很多凸优化算法使得L1最优化成为可能。
贝叶斯先验
从贝叶斯先验的角度看，加入正则项相当于加入了一种先验。即当训练一个模型时，仅依靠当前的训练数据集是不够的，为了实现更好的泛化能力，往往需要加入先验项。
- L1范数相当于加入了一个Laplacean先验；
- L2范数相当于加入了一个Gaussian先验。
- 此处可参考：更加详细的推导
- 如下图所示：
