L1和L2正则化的区别是什么？
L1和L2正则化都是机器学习中用于防止过拟合的技术，它们通过向模型的损失函数添加一个惩罚项来鼓励模型参数的稀疏性或平滑性。
L1 正则化（也称为 Lasso 正则化）：
它对模型的权重施加一个 L1 范数惩罚，即权重之和的绝对值。这意味着一些权重会被推向0，所以它倾向于产生稀疏解。当数据中有许多无关特征时，L1 正则化特别有用，因为它可以自动进行特征选择，将大部分权重置零。
L2 正则化（也称为 Ridge 正则化）：‘
相比之下，L2 正则化采用的是权重平方和的惩罚。这种惩罚导致权重尽可能的小但非零，因此所有特征都会保留在模型中，但会减小其重要程度。L2 更适合连续的数据集，能平滑参数分布，有助于防止极端值影响。
区别总结：
L1 强制某些参数为0，产生特征选择的效果；
L2 则会让所有参数趋于较小但非零值，强调参数的一致性和稳定性；
L1 对异常值较不敏感，而 L2 更能抵抗离群点的影响；
L1 更偏向于减少特征的数量，L2 则保持所有特征但减弱其作用。
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