在机器学习领域，模型的性能往往取决于对数据的拟合能力以及避免过拟合的能力。这时，正则化就显得尤为重要！今天来聊聊两种最常见的正则化方法——L1正则化和L2正则化。✨

首先，L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和（即∑|w_i|）来惩罚较大的权重值，这使得它倾向于生成稀疏解，也就是让许多权重变为零。这种特性非常适合特征选择，比如找出哪些变量对预测最重要。🌟

而L2正则化则是将权重平方和（即∑w_i²）加到损失函数里，这会让所有权重逐渐减小但不会完全为零。它的作用是平滑模型参数，防止过拟合，同时保持模型的表达力。🎯

公式如下：

- L1: Loss + λ ∑|w_i|

- L2: Loss + λ ∑w_i²

两者各有千秋，具体使用哪种取决于你的任务需求！💪

机器学习 正则化 L1L2