机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别? 🤖🧐
发布时间：2025-03-12 04:51:44来源：
在当今这个数据驱动的时代，机器学习算法是不可或缺的技术之一。当我们谈论模型训练时，不可避免地会提到正则化技术。今天，我们就来聊聊两种常见的正则化方法：L1正则化和L2正则化。这两种方法都是为了防止模型过拟合，但它们各自有不同的特点。🔍
首先，我们来看看L1正则化。它通过添加一个绝对值的惩罚项来限制模型参数的大小，这有助于模型选择重要的特征，从而实现特征选择。换句话说，L1正则化可以使某些特征的权重变为零，这样就达到了简化模型的效果。🌱
接下来，我们看看L2正则化。与L1不同的是，L2正则化采用平方和的形式来限制参数大小，这使得所有特征的权重都趋向于较小但非零的值。因此，L2正则化更适合那些需要保持所有特征权重的场景。💡
总之，L1和L2正则化各有优势，选择哪一种取决于你的具体需求。如果你希望进行特征选择，那么L1可能更合适；而如果你希望保留所有特征的信息，L2正则化可能是更好的选择。🚀
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