l1l2正则化计算
    L1L2正则化是一种常用于机器学习模型参数优化的方法。简单来说，L1L2正则化是在目标函数中加入正则化项，以此来限制模型参数的大小。这样做的目的是为了防止过拟合现象的发生，提高模型在未知数据上的泛化能力。
    L1L2正则化的计算公式如下：
    目标函数 = 损失函数 + λ * (α * ||W||1 + (1 - α) * ||W||2^2)
    其中，λ是正则化因子，用来控制正则化项在目标函数中的权重。α是L1正则化与L2正则化的权重比例。W表示模型的参数。
    L1正则化是指将模型参数的绝对值之和作为正则化项，用于稀疏化参数，即将一部分参数设为0，进一步减小模型的复杂性，提高泛化能力。
    L2正则化是指将模型参数的平方和开根号作为正则化项，用于控制参数的大小，避免模型过于复杂。L2正则化会使模型参数接近于0，但不会完全为0。
    通过调整正则化因子λ和L1L2正则化的比例α，可以根据具体问题和数据集的特点来选择适当的正则化策略。通常，较小的λ和较大的α会更加强调L1正则化，促使部分参数为0，实现特征选择；而较大的λ和较小的α则更加强调L2正则化，限制了模型参数的大小。
    总之，L1L2正则化是一种常用的机器学习模型优化方法，通过在目标函数中加入正则化项，可以有效地控制模型的复杂性，提高模型的泛化能力。

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