l2正则化代码
    L2正则化是一种常用的正则化方法，用于降低模型复杂度，防止过拟合。下面给出一个简单的L2正则化的代码实现。
    假设我们的模型是一个线性回归模型：y = wx + b，其中w是权重，b是偏置。
    我们的损失函数为均方误差(MSE)：L = 1/n * Σ(y_i - (wx_i + b))^2。
    我们引入L2正则化，将损失函数修改为：L = 1/n * Σ(y_i - (wx_i + b))^2 + λ * Σ(w_i^2)，其中λ是正则化系数，w_i是第i个权重。
    我们的优化目标是最小化L，可以使用梯度下降法来求解。其梯度为：L/w = -2/n * Σ(y_i - (wx_i + b)) * x_i + 2λw，L/b = -2/n * Σ(y_i - (wx_i + b))。
    接下来是Python代码实现：
    ```
    import numpy as np
    class LinearRegression():
    def __init__(self, lr=0.01, lambda_=0.1, n_iter=1000):
    self.lr = lr
    self.lambda_ = lambda_
    self.n_iter = n_iter
    self.w = None
    self.b = None
   
    def fit(self, X, y):
    n_samples, n_features = X.shape
    self.w = np.zeros(n_features)
    self.b = 0
   
    for i in range(self.n_iter):
    y_pred = self.predict(X)
    dw = (-2/n_samples) * (X.T.dot(y - y_pred)) + 2*self.lambda_*self.w
    db = (-2/n_samples) * np.sum(y - y_pred)
    self.w -= self.lr * dw
    self.b -= self.lr * db
   
    def predict(self, X):
    return X.dot(self.w) + self.b
    ```
    其中，lr是学习率，lambda_是正则化系数，n_iter是迭代次数。在fit方法中，我们初始化权重和偏置为0，然后使用梯度下降法更新权重和偏置。在每次更新权重时，我们需要加上正则化项。
    使用该模型进行拟合时，我们需要将输入特征加上偏置项，即X = [1, x]。具体实现如下：
    ```
    X_train = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]])
    y_train = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
    lr = LinearRegression()
    lr.fit(X_train, y_train)
    print(lr.predict(X_train))
    ```
    运行结果如下：
    ```
    [2.10408163 2.98673469 3.86938776 4.75204082 5.63469388]
正则化最小二乘问题
    ```
    以上就是L2正则化的代码实现，可以用于线性回归等模型的正则化处理。

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