对比并区分L1和L2的正则化方法。
L1正则化，也称为Lasso正则化，是一种正则化技术，通过添加一个称为L1范数的惩罚项来最小化特定模型的参数数量。该范数惩罚离零更远的参数系数。正则化系数与系数的幅值成正比。另一方面，L2正则化，也称为Ridge正则化，是一种正则化技术，通过添加一个称为L2范数的惩罚项来减少模型中的参数数量。该范数惩罚距离系数值均值更远的参数系数。与L1正则化不同，正则化系数与幅值成反比，因此导致较小的系数值。