L1正则会产生稀疏解，让很多无用的特征的系数变为0，只留下一些有用的特征

L2正则不让某些特征的系数变为0，即不产生稀疏解，只让他们接近于0。即L2正则倾向于让权重w变小。见第二篇的推导。

所以，样本量比较少，但是特征特别多的时候，可以用L1正则，把一部分不显著的特征系数变成0；

而样本量多，特征偏少的时候，可以使用L2正则，保留住所有的特征，只是让系数变小，接近于0.

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