🌟L1、L2范数如何解决过拟合问题🌟

在机器学习中，模型的过拟合是一个常见问题，它会让模型过于复杂，导致对训练数据表现良好，但对新数据泛化能力差。这时，L1和L2正则化就成为了我们的救星！💫

首先，让我们聊聊L2范数（岭回归）。L2通过给损失函数加上权重的平方和，促使模型更倾向于选择较小的权重值。这就像给模型戴上了一个“紧箍咒”，防止其过度依赖某些特征，从而提升泛化能力。🔍

接着是L1范数（Lasso回归），它通过添加权重的绝对值之和来实现正则化。与L2不同的是，L1往往会让部分权重变为零，从而实现特征选择的效果。换句话说，它能帮助我们识别出真正重要的特征，剔除冗余信息。🎯

无论是L1还是L2，它们的核心目标都是让模型更简单、更鲁棒。因此，在面对过拟合时，合理运用这两种正则化方法，可以让我们的模型在训练集和测试集上都表现出色！💪

机器学习 正则化 过拟合