L1正则化和L2正则化的区别是什么？

L1正则化和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化方法，它们的主要区别在于对模型参数的惩罚方式不同。

L1正则化（也称为Lasso回归）在损失函数中添加了所有参数绝对值之和作为惩罚项。这种正则化方式倾向于产生稀疏的模型，即许多参数会被压缩到零，从而有助于特征选择。L1正则化的数学表达式为：
\[ \text{Loss} = \text{Original Loss} + \lambda \sum_{i=1}^{n} |w_i| \]
其中，\( \lambda \) 是正则化强度的超参数，\( w_i \) 是模型的第 \( i \) 个参数。

L2正则化（也称为Ridge回归）在损失函数中添加了所有参数平方和作为惩罚项。这种正则化方式倾向于使模型参数的值更小，但不会将参数压缩到零，因此不具有稀疏性。L2正则化的数学表达式为：
\[ \text{Loss} = \text{Original Loss} + \lambda \sum_{i=1}^{n} w_i^2 \]
其中，\( \lambda \) 同样是正则化强度的超参数，\( w_i \) 是模型的第 \( i \) 个参数。

总结来说，L1正则化通过引入参数的绝对值和来惩罚较大的参数值，从而促使一些参数变为零，实现特征选择；而L2正则化通过引入参数的平方和来惩罚较大的参数值，从而使所有参数值更小，但不会使参数变为零。