这个特殊的损失函数让我感到困惑。我是否需要在每次计算之前设置if else条件，以及如何在我的函数中实现这种惩罚？
def bgd_l2(data, y, w, eta, delta, lam, num_iter):
return new_w, history_fw
这是我的函数的样子，数据是一个二维numpy数组，每一行都是一个特征向量，y是一个目标值的一维numpy数组，w是一个对应的一维numpy数组对于权重向量，eta是学习率，delta和lam是目标函数的参数。
您能给我一些有关如何构建此功能的核心算法的建议吗？