在機(jī)器學(xué)習(xí)中，正則化技術(shù)被廣泛用于防止模型過(guò)擬合。L1和L2正則化是最常用的兩種正則化方法。以下是對(duì)它們之間區(qū)別的詳細(xì)分析：

1. **L1正則化（Lasso Regularization）**：
- **特征稀疏性**（稀疏的權(quán)值）：L1正則化通過(guò)在損失函數(shù)中加入全參數(shù)絕對(duì)值的和，使得不重要的特征對(duì)應(yīng)的權(quán)重強(qiáng)制為零。因此，它傾向于產(chǎn)生稀疏模型，即很多特征的權(quán)重為零。這使得L1正則化在特征選擇中非常有用。
- **特性**：會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)的稀疏性，適合特征選擇。

2. **L2正則化（Ridge Regularization）**：
- **權(quán)值平滑**：L2正則化通過(guò)在損失函數(shù)中加入全參數(shù)平方的和，使得所有權(quán)重都趨向于較小的數(shù)值，而不是嚴(yán)格的零。這對(duì)于模型的穩(wěn)定性和防止過(guò)擬合非常有用，因此L2正則化有“平滑”的效果。
- **特性**：不會(huì)導(dǎo)致參數(shù)完全為零，更適合處理所有特征都相關(guān)的情況。

基于上述分析，正確答案是：

- A: 使用L1可以得到稀疏的權(quán)值
- D: 使用L2可以得到平滑的權(quán)值

總結(jié)表格：

| 正則化類(lèi)型 | 主要效果 | 特點(diǎn) |
|------------|--------------------------|---------------------------|
| L1 | 稀疏的權(quán)值 | 特征選擇，權(quán)重趨于零 |
| L2 | 平滑的權(quán)值 | 權(quán)重均勻分布，不趨于零 |

希望這個(gè)分析有助于你更好地理解L1和L2正則化的區(qū)別及其應(yīng)用場(chǎng)景。