L1范数，也被称为稀疏规则算子，是向量中每个元素的绝对值之和，其特性使得优化解倾向于产生稀疏解，即某些特征的系数会变为零，从而在特征选择中发挥重要作用。例如，在用户电影喜好的分类问题中，L1范数能够剔除那些对分类影响不大的特征，如用户的身高体重等。

相比之下，L2范数，通常被称为欧式范数或L2正则化，其计算方法是各元素平方和后再取平方根。L2范数有助于防止模型过拟合，提升泛化能力，对于数据变化较小但求解结果变化较大的矩阵（condition number不好）问题尤为适用。它不会强制某些系数为零，而是通过微调所有系数来优化模型。

值得注意的是，L0范数虽然在概念上是向量中非零元素个数的度量，但由于其数学表示形式复杂，解决L0优化问题被认为是NP难题，因此在实际应用中通常使用L1或L2范数的近似。参考资料来源包括百度百科关于L1范数正则化和范数的相关内容。