除了L1和L2正则化，还有以下几种类型的正则化方法：

1. Elastic Net正则化：Elastic Net综合了L1和L2正则化的优点，并且通过设置一个混合参数来平衡二者的比例，可以同时实现特征选择和模型稳定性。

2. Group Lasso正则化：Group Lasso是一种与特征分组相关的正则化方法。它将一组相关特征作为一个整体进行选择，这对于具有高度相关特征的问题非常有用，可以保留相关特征并将其他不相关特征的系数设为零。

3. Sparse Group Lasso正则化：Sparse Group Lasso结合了Group Lasso和L1正则化的特点，通过惩罚特定的特征组以促进稀疏性。

4. Tikhonov正则化/岭回归：Tikhonov正则化通过将L2范数应用于模型的系数，防止参数过度膨胀。

5. 核正则化：核正则化通过将基函数应用于输入特征，然后应用L2范数或L1范数来限制模型复杂性。

6. 奇异值截断正则化：奇异值截断正则化通过在特征矩阵的奇异值分解中截断较小的奇异值，减少特征矩阵的维数，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

7. 总变差正则化：总变差正则化在图像处理和信号处理等领域中常用，通过最小化图像或信号的总变差来促进平滑性，并去除噪声。

这些正则化方法在不同的情况下具有不同的适用性，可以根据具体问题和数据特点选择合适的正则化方法来提高模型的性能和泛化能力。

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