L1，L2正则都可以看成是 条件限制，即
$\Vert w \Vert \leq c$
$\Vert w \Vert^2 \leq c$
当w为2维向量时，可以看到，它们限定的取值范围如下图：
所以它们对模型的限定不同
而对于一般问题来说，L1 正则往往取到正方形的顶点，即会有很多分量为0，具有稀疏性，有特征选择的作用
L1 正则 和 L2 正则的区别
原文：http://www.cnblogs.com/porco/p/4538167.html
