在机器学习和统计建模中，正则化是一种常用的技术，旨在帮助防止过拟合并提高模型的泛化能力。L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法，它们在处理参数修剪和特征选择时起着至关重要的作用。

L1正则化和L2正则化最大的区别在于惩罚项的形式。L1正则化使用参数向量中绝对值的和作为惩罚项，也就是参数的L1范数；而L2正则化使用参数向量中各个元素的平方和的平方根作为惩罚项，即参数的L2范数。这种区别导致了它们在优化过程中的不同行为和效果。

L1正则化倾向于产生稀疏解，即使大部分特征对应的权重为零，只有少数特征对应的权重不为零。这种性质使得L1正则化在特征选择方面非常有效，可以帮助识别出最相关的特征，并丢弃对模型没有贡献的特征，从而简化模型并提高其解释性。

相比之下，L2正则化更倾向于让所有的特征都保留下来，但是它会通过减小参数的大小来控制模型的复杂度。这有助于防止过拟合，提高模型的泛化能力，并且在存在多重共线性（特征之间高度相关）时表现更加稳定。

在实际应用中，选择使用哪种正则化方法通常取决于具体的问题和数据集特征。有时候会尝试同时使用L1和L2正则化，这被称为弹性网络（Elastic Net），以综合两者的优点。

总的来说，L1正则化和L2正则化在机器学习领域扮演着至关重要的角色，它们为我们构建更加鲁棒和有效的模型提供了技术支持，帮助我们应对现实世界中的复杂问题。