在机器学习中，正则化技术被广泛用于防止模型过拟合。L1和L2正则化是最常用的两种正则化方法。以下是对它们之间区别的详细分析：

1. **L1正则化（Lasso Regularization）**：
- **特征稀疏性**（稀疏的权值）：L1正则化通过在损失函数中加入全参数绝对值的和，使得不重要的特征对应的权重强制为零。因此，它倾向于产生稀疏模型，即很多特征的权重为零。这使得L1正则化在特征选择中非常有用。
- **特性**：会导致模型参数的稀疏性，适合特征选择。

2. **L2正则化（Ridge Regularization）**：
- **权值平滑**：L2正则化通过在损失函数中加入全参数平方的和，使得所有权重都趋向于较小的数值，而不是严格的零。这对于模型的稳定性和防止过拟合非常有用，因此L2正则化有“平滑”的效果。
- **特性**：不会导致参数完全为零，更适合处理所有特征都相关的情况。

基于上述分析，正确答案是：

- A: 使用L1可以得到稀疏的权值
- D: 使用L2可以得到平滑的权值

总结表格：

| 正则化类型 | 主要效果 | 特点 |
|------------|--------------------------|---------------------------|
| L1 | 稀疏的权值 | 特征选择，权重趋于零 |
| L2 | 平滑的权值 | 权重均匀分布，不趋于零 |

希望这个分析有助于你更好地理解L1和L2正则化的区别及其应用场景。