l2范数正则化的多种形式
    l2范数正则化在机器学习中有多种形式，下面是一些常见的形式：
    1. Ridge回归：将l2范数应用于线性回归模型的正则化项，通过对参数向量的平方和进行惩罚。
正则化的具体做法
2. l2正则化的逻辑回归：将l2范数应用于逻辑回归模型的正则化项，以控制参数向量的平方和。
    3. 支持向量机中的l2范数正则化：通过将l2范数应用于支持向量机算法中的目标函数，以控制目标函数中的参数平方和。
    4. 神经网络中的l2范数正则化：通过在神经网络目标函数中添加权重矩阵的l2范数平方和，以控制权重的大小。
    5. l2范数正则化的K均值聚类算法：通过在K均值聚类算法中将l2范数应用于数据点和聚类中心之间的距离计算，以控制聚类中心的平方和。
    这些形式的l2范数正则化都可以帮助提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。

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