在机器学习中，L1和L2代表了两种不同的正则化方法。
L1正则化是指将模型的权重向量中的绝对值之和作为正则化项加入到损失函数中。它的作用是促使模型产生稀疏的权重向量，即让一部分权重变为0。这样做可以有效地进行特征选择，去除对模型不重要的特征。
L2正则化是指将模型的权重向量的平方和的平方根作为正则化项加入到损失函数中。它的作用是使得模型的权重分布更加均衡，避免某些权重过大而引起过拟合的问题。
综上所述，L1和L2代表了机器学习中常用的正则化方法，分别用于特征选择和权重平衡，对于提高模型的泛化能力有重要作用。
