在机器学习中，L1正则化和L2正则化是两种常用的正则化技术，它们的主要目的是防止模型过拟合，提升泛化能力。这两种方法通过在损失函数中加入正则化项来实现这一目标。
首先，让我们聊聊L1正则化（Lasso Regression）。它的核心在于对权重参数的绝对值求和，这会导致部分权重被直接压缩至零。换句话说，L1正则化具有特征选择的功能，能够帮助我们识别出最重要的特征，同时剔除冗余信息。🔍✨
接着是L2正则化（Ridge Regression），它通过对权重参数的平方和进行惩罚，使得所有权重值趋于较小但不会为零。这种方式更倾向于让模型保持平滑性，避免极端值的影响。因此，在需要保留所有特征且希望减少噪声干扰时，L2正则化显得尤为重要。🔄🔵
无论是L1还是L2，它们都像一位智慧的导师，引导模型走向更加稳健与高效的方向！💪🎉