L1正则化（L1 Regularization）和L2正则化（L2 Regularization）的详细解释以及区别，同时详细解释了正则化在损失函数中的功能，解释了正则化为什么可以防止过拟合，提高泛化

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前言

正则化是一种重要的技术手段，可以帮助我们提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。L1正则化和L2正则化是两种常用的正则化方法，它们各有特点，适用于不同类型的问题。

正则化（Regularization）是一种在机器学习和深度学习算法中用于防止过拟合、提高模型泛化能力的技术手段。

L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和。L1正则化的主要作用是引导模型更加关注那些绝对值较大的权重，从而在一定程度上防止过拟合。在机器学习领域，L1正则化通常用于稀疏模型，即那些大部分权重为零的模型，如Lasso回归等。

L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根。L2正则化的主要作用是减少模型的复杂性，从而在一定程度上防止过拟合。在机器学习领域，L2正则化通常用于Ridge回归等模型。

在损失函数中见到正则化是因为正则化是一种用来控制模型复杂度和防止过拟合的技术。
正则化通过在损失函数中引入附加项（正则化项），以惩罚模型的复杂性或控制参数的大小。这样可以在保持模型在训练数据上有良好拟合的同时，避免过度拟合，并提高模型的泛化能力。
正则化的基本原理是通过惩罚模型的复杂度或参数的大小，以防止模型在训练数据中过度适应噪声或不相关的特征。正则化使模型倾向于选择更简单的参数设置或稀疏的特征，从而提高模型的泛化能力和对未见数据的预测准确性。
正则化可以看作是对损失函数中的某些参数做一些限制，从而在训练过程中引导模型更加关注那些不太可能产生过拟合的参数。

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