L1正则化和L2正则化

L1正则化和L2正则化都是用于控制模型复杂度和防止过拟合的方法。

L1正则化是指在模型训练过程中，加入正则项，该项为模型参数的绝对值之和，即L1范数。L1正则化可以使得一部分参数变为0，从而实现特征选择和稀疏化的效果。

L2正则化是指在模型训练过程中，加入正则项，该项为模型参数的平方和，即L2范数。L2正则化可以使得模型参数的值更加平滑，避免出现过大的权重，从而防止过拟合。

总体来说，L1正则化更适合特征选择和稀疏化的问题，而L2正则化更适合防止过拟合的问题。