L1和L2正則化。L1為什麼能產生稀疏值，L2更平滑
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/25707761
https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70426653
首先正則化項一般是模型複雜度的單調遞增函式，模型越複雜，正則化的值會越大。
正則化是結構風險最小化的一種策略實現，在經驗風險最小化的基礎上（也就是訓練誤差最小化），儘可能採用簡單的模型，以此提高泛化預測精度。
經驗風險較小的模型可能較複雜，這時會使正則化項變大。正則化的作用就是選擇經驗風險和模型複雜度同時較小的模型。
同時也符合奧卡姆剃刀原理：在所有可能選擇的模型中，能夠很好解釋資料並且十分簡單才是好的模型。通過降低模型的複雜度，得到更小的泛化誤差，降低過擬合程度。
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