在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。而正则化技术就是提升模型性能的重要手段之一。今天就来聊聊两种常见的正则化方法：L1和L2！🔍

什么是正则化？

简单来说，正则化就是在损失函数中加入额外的惩罚项，用来限制模型参数的复杂度。这样可以有效防止过拟合，让模型更好地应对新数据。

L1正则化（Lasso Regression）

它的核心是通过绝对值形式的惩罚项来约束权重，这会导致一些权重被直接压缩为零。✨换句话说，L1正则化具有特征选择的功能，特别适合处理高维稀疏数据。

L2正则化（Ridge Regression）

与L1不同，L2使用平方形式的惩罚项，使所有权重趋于更小但不会为零。这就像是给模型戴上了一个“紧箍咒”，让它更加平滑稳定。💫

无论是L1还是L2，它们都是优化模型的强大工具。选择哪种方式取决于具体任务需求哦！💪

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