la_12这里，formula_13称为目标函数，它描述模型的结构风险；formula_14是训练集上的损失函数；formula_11是正则项，描述模型的复杂程度；formula_16是用于控制正则项重要程度的参数。正则项通常包括对光滑度及向量空间内范数上界的限制。formula_17-范数是一种常见的正则项。在看来，正则项是在模型训练过程中引入了某种模型参数的先验分布。
formula_17-正则项.所谓范数即是抽象之长度，通常意义上满足长度的三种性质：非负性、齐次性和三