什么叫L1范数，什么叫L2范数

L1范数和L2范数是向量的范数（norm）的两种不同计算方式。

1. L1范数（曼哈顿范数）：

   

   在二维空间中，L1范数等于向量元素的绝对值之和，也可以表示为从原点到向量所在点的曼哈顿距离。

2. L2范数（欧几里得范数）：

   

   在二维空间中，L2范数等于向量元素平方和的平方根，也可以表示为从原点到向量所在点的欧几里得距离。

在正则化中，L1范数和L2范数经常被用作正则化项的一部分，以控制模型的复杂度。L1正则化倾向于使权重稀疏（即某些权重为零），因此可以用于特征选择。L2正则化通过惩罚大的权重，有助于防止过拟合。