📚 L0、L1、L2正则化浅析 🌟（特别聚焦于L0正则化）

在机器学习的世界里，正则化是一项重要的技术，它能有效防止模型过拟合，提升泛化能力。今天，让我们一起探索三种常见的正则化方法：L0、L1和L2，特别是L0正则化的作用。

首先，什么是L0正则化？简单来说，它旨在最小化模型中非零参数的数量。换句话说，L0正则化希望模型尽量稀疏，只保留最重要的特征。虽然效果很棒，但它的计算复杂度极高，因此在实际应用中较少直接使用。💡

接着是L1正则化，也叫Lasso回归。它通过添加参数绝对值的惩罚项来缩小参数范围，使得许多参数最终变为零，从而实现稀疏性。它的优点是计算效率高且易于实现。🎯

最后是L2正则化，即Ridge回归。它通过加入参数平方和的惩罚项来约束参数大小，避免过大值导致过拟合。这种方法能让模型更加稳定，适合处理多重共线性问题。💪

总之，无论是L0、L1还是L2正则化，它们都为构建更优秀的模型提供了强大的工具！✨