機器學習L1和L2正規化和歸一化
1.作用
在過擬閤中w值變化往往會比較大，通過加入正則化減慢w的變化
2.分類
L1正則：所有引數w的絕對值之和 會趨向產生較小的特徵，
L2正則：所有引數w的平方之和，會選擇更多特徵，但對應的權值接近零
二.資料的標準化和歸一化
資料的標準化試講資料按照比例縮放，使之進入一個小的特定區間（/255-0.5）:均值化
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