为什么L1和L2正则化可防止过拟合

为什么L1和L2正则化可防止过拟合 线性模型常用来处理回归和分类任务，为了防止模型处于过拟合状态，需要用L1正则化和L2正则化降低模型的复杂度，很多线性回归模型正则化的文章会提到L1是通过稀疏参数（减少参数的数量）来降低复杂度，L2是通过减小参数值的大小来降低复杂度。网上关于L1和L2正则化降低复杂度的解释五花八门，易让人混淆，看完各种版本的解释后过几天又全部忘记了。因此，文章的内容总结了网上各种

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