L1正则化和L2正则化在机器学习中的应用及其区别_请解释正则化在机器学习中的作用,并说明 l1 和 l2 正则化之间的区别。

在机器学习领域，正则化是一种常用的方法，用于控制模型的复杂性并防止过拟合。L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化技术，它们在求解优化问题时引入了额外的正则化项。

L1正则化（也称为Lasso正则化）是指在损失函数中加入模型参数的绝对值之和。这可以通过将参数向量中的某些维度的值变为零来使模型稀疏化，即自动选择对预测目标具有最重要影响的特征。在L1正则化中，正则化项的计算可以表示为L1范数（绝对值和）乘以一个正则化参数λ：
[ \lambda \cdot \sum_{i=1}^{n}{|w_i|} ]
其中，wi是模型的参数，n是参数的数量。

与此相对，L2正则化（也称为Ridge正则化）是指在损失函数中加入模型参数的平方和的一半。L2正则化可以通过减小参数的幅度限制参数的取值范围，从而控制模型的复杂度。在L2正则化中，正则化项的计算可以表示为L2范数（平方和的一半）乘以一个正则化参数λ：
[ \lambda \cdot \sum_{i=1}^{n}{w_i2} ]

接下来，我们将对L1正则化和L2正则化进行更详细的比较。

1. 形式
   L1正则化使用参数的绝对值之和作为正则化项，而L2正则化使用参数的平方和的一半作为正则化项。L1正则化倾向于生成稀疏模型，因为它会将某些参数的权重减少到零，而L2正则化倾向于生成更平滑的模型，因为它将参数的权重均衡减小。

2. 选择特征
   由于L1正则化的稀疏性质，它经常用于特征选择问题。当训练数据具有大量特征时，L1正则化可以自动选择对目标变量影响最大的特征，并将其他特征的权重降低到零。相比之下，L2正则化不会显式地将权重减少到零&#x