随着人工智能和机器学习的迅速发展，正则化技术成为了提升模型性能的关键工具之一。🔍 在机器学习中，我们经常遇到过拟合（overfitting）的问题，这意味着模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据上表现不佳。🎯 正则化是一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。🛠️
有几种常见的正则化方法，包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。这两种方法都可以有效地减少模型参数，使模型更加简洁，从而提高其泛化能力。📊 例如，L2正则化通过平方范数惩罚模型权重，有助于平滑模型输出；而L1正则化倾向于产生稀疏解，即许多特征的权重会被压缩到零，从而实现特征选择的效果。🌱
总之，正则化是构建更强大、更可靠的机器学习模型不可或缺的一部分。它帮助我们在追求高精度的同时，避免陷入过拟合的陷阱，确保模型在实际应用中表现出色。🚀