一文了解📊 L1正则化与L2正则化 📐

在机器学习领域，模型过拟合是一个常见的问题。为了解决这个问题，我们引入了正则化技术。今天，我们就来聊聊两种常见的正则化方法：L1正则化和L2正则化。

首先，让我们看看L1正则化。它通过添加一个绝对值惩罚项到损失函数中，促使模型中的某些权重变为零，从而实现特征选择。换句话说，L1正则化可以帮助我们找到一个更简洁的模型，减少模型复杂度，提高模型的泛化能力。👍

接着是L2正则化。它通过向损失函数添加权重平方和的惩罚项，使模型权重尽可能小但不为零。L2正则化倾向于让所有特征都有较小的权重，从而使模型更加稳定。因此，L2正则化特别适用于那些特征之间存在多重共线性的场景。🔄

总之，L1正则化和L2正则化都是有效的工具，用于防止模型过拟合，提高模型性能。选择哪种正则化方法取决于具体的应用场景以及数据的特点。🎯

希望这篇文章能帮助你更好地理解这两种重要的正则化技术！📚

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