机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是?A.使用L1可以得到稀疏的权值B.使用L1可以得到平滑的权值C.使用L2可以得到稀疏的权值

第1题：

L1正则化往往会导致稀疏解决方案（大量零权重）。

第2题：

8、关于L1正则化和L2正则化说法错误的是 （)。

A．L1正则化的功能是使权重稀疏

B．L2正则化的功能是防止过拟合

C．L1正则化比L2正则化使用更广泛

D．L1正则化无法有效减低数据存储量

第3题：

4、逻辑回归正则化主要包括L1正则化和L2正则化

第4题：

19、L2正则化往往用于防止过拟合，而L1正则化往往用于特征选择。

第5题：

128、在logistic分类中，L1正则化和L2正则化的引入为了解决训练过拟合的问题。