在机器学习中，什么是L1正则化和L2正则化？它们有何区别？
L1正则化和L2正则化都是在机器学习中用于控制模型复杂度的技术。区别在于它们对模型参数的惩罚方式不同。

L1正则化通过将模型参数的绝对值加权求和，惩罚较小的参数，使其趋向于稀疏性，即将一些参数设为零。这样可以实现特征选择，即自动选择对模型预测最重要的特征。

而L2正则化通过将模型参数的平方加权求和，惩罚较大的参数，使其趋向于较小的值。这样可以避免某些参数过大，降低模型对训练数据的过拟合程度。

总的来说，L1正则化更倾向于产生稀疏解，而L2正则化更倾向于产生平滑解。哪种正则化方法更适合取决于具体的问题和数据集。希望这回答能帮到你，傻逼