正则化是什么意思?正则化技术解析
正则化(Regularization)是一种用于解决过拟合问题的机器学习技术，采用一种惩罚项来平衡模型的复杂度和性能，减少模型的泛化误差。在机器学习中，模型需要从训练数据中学习到一组参数，使得模型可以对未知的测试数据进行较好的预测，但如果模型过于复杂，可能会出现拟合训练数据的情况，而在测试数据上表现不佳的现象，这就是过拟合。
正则化技术包括L1正则化、L2正则化等。
L1正则化：在原来的损失函数中，加入一项正则化项，正则化项是参数的绝对值之和。
L2正则化：在原来的损失函数中，加入一项正则化项，正则化项是参数的平方和。
正则化技术的作用是通过损失函数加入正则化项，抑制过于复杂的模型，提高模型的稳定性和泛化能力，同时能够防止过拟合问题的发生。
在实际应用中，正则化技术通常与其他技术相结合，如交叉验证(Cross Validation)、优化算法的调整、特征选择等，以达到更好的模型效果。
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