正则化

正则化是一种用于防止机器学习模型过拟合的技术。它通过在模型的损失函数中添加一个额外的惩罚项来实现，这个惩罚项与模型参数的大小有关。这样，当模型参数过大时，损失函数的值也会增大，从而限制了模型参数的大小，使模型更加简单。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化，它们分别对应不同的惩罚项形式。正则化可以有效地提高模型的泛化能力，使其在训练数据较少或噪声较大的情况下仍能保持良好的性能。