L1 or L2 正则化

L1正则化和L2正则化是常用的正则化方法，用于减少模型过拟合。正则化的目的是将模型的复杂度限制在一定范围内，防止模型在训练集上过度拟合，从而提高模型的泛化能力。

L1正则化是通过给模型的权重加上权重绝对值之和乘上一个超参数进行惩罚。L1正则化倾向于使权重变得稀疏，因为它会将某些不重要的权重值变成0，因此可以用于特征选择。

L2正则化是通过给模型的权重加上权重平方和乘上一个超参数进行惩罚。L2正则化可以防止模型过度拟合，因为它会使权重值尽可能地小，并且会使所有的权重变得更加平滑。

总的来说，L1正则化更适合用于特征选择，而L2正则化更适合用于防止过拟合。在实际应用中，通常会根据具体的问题选择合适的正则化方法。