在机器学习中，为了防止过拟合，一种方法是添加L2正则化，但也有人认为L1正则化更好，这是为什么呢？此外，我知道L1正则化用于确保数据的稀疏性，这有什么理论支持吗？

回答：

L1正则化用于实现数据的稀疏性。这在处理大数据时尤其有益，因为L1正则化可以生成比L2正则化更压缩的模型。这主要是因为随着正则化参数的增加，优化结果更有可能为0。

L2正则化由于平方操作，对大数值的惩罚更重。当然，L2在平滑性方面更为“优雅”。

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附注：

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