从实际角度来看，L1倾向于将系数缩小到零，而L2倾向于均匀地缩小系数。因此，L1对于特征选择很有用，因为我们可以删除任何与系数趋于零相关的变量。另一方面，当你有共线/相互依赖的特性时，L2是有用的。
一般来说，如果希望有更好的泛化性，选择L2
希望参数更稀疏，选择L1
选择L1正则化还是L2正则化
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