在机器学习中，我们常常遇到一个棘手的问题：模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据上却表现不佳。这种情况就是我们所说的过拟合（Overfitting）现象。为了避免这种问题，我们可以采用一种非常有效的方法——正则化（Regularization）。🔍
首先，我们需要理解什么是正则化。简单来说，正则化是一种通过增加模型复杂度的成本来惩罚过于复杂的模型的技术。这样做可以防止模型过分关注训练数据中的噪声和细节，从而提高其泛化能力。🎯
接下来，让我们来看看正则化是如何工作的。最常用的两种正则化方法是L1正则化和L2正则化。这两种方法都可以通过向损失函数添加额外项来实现，这些额外项会随着模型参数的增大而增加。这样做的目的是让模型更加倾向于选择较小的参数值，从而简化模型结构。🧐
最后，正则化不仅可以帮助我们避免过拟合，还能提高模型的稳定性和可靠性。因此，在构建机器学习模型时，合理地应用正则化是非常重要的。🚀
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