在机器学习中，我们常常会遇到一个重要的问题：如何避免模型过拟合？过拟合就像是一位学生只记得课本上的例题，却无法灵活运用知识去解决实际问题一样。为了避免这种情况，我们就需要引入一种叫做正则化的技术。🔍

正则化技术有很多种，其中最常用的就是L1范数和L2范数。这两种方法通过添加一个额外的惩罚项到损失函数中，从而限制模型参数的大小。就像是在赛跑时给运动员增加负重，虽然会让跑步变慢，但同时也会提高他们的耐力和稳定性。🏃‍♂️

L1范数通过使某些特征的权重变为零来实现稀疏性，这相当于把一些不重要的特征从模型中剔除掉，让模型更加专注于真正重要的特征。💡

而L2范数则是通过减小所有特征权重的绝对值来防止过拟合，它更倾向于均匀地减少所有特征的影响，而不是直接将某些特征完全排除在外。🔄

总之，无论是L1还是L2范数，它们都是帮助我们构建出更加稳健和泛化能力强的模型的有效工具。🛠️

机器学习 正则化 L1与L2