在机器学习领域，我们常常遇到一个问题，那就是模型过拟合（overfitting）的现象。当一个模型过于复杂时，它可能会在训练数据上表现得非常出色，但在新数据上的表现却很差。这时，我们就需要一种技术来解决这个问题，这个技术就是正则化（Regularization）。📚
正则化是一种用于减少模型复杂度的技术，通过向损失函数中添加惩罚项来实现。这种惩罚项会使得模型在学习过程中倾向于选择那些参数值较小的解，从而避免过拟合。🔍
有几种常见的正则化方法，比如L1正则化和L2正则化。L1正则化会使某些特征的权重变为0，从而实现特征选择；而L2正则化则倾向于让所有特征的权重都接近于0，但不会为0。这两种方法都有助于提高模型在新数据上的泛化能力。📊
此外，Dropout也是一种常用的正则化技术，特别是在神经网络中。它通过随机地在训练过程中“丢弃”一部分神经元，从而迫使模型学习到更加鲁棒的特征表示。🌱
总而言之，正则化是防止模型过拟合的重要工具。通过适当地使用正则化技术，我们可以构建出更加强大且泛化性能更好的模型。🚀
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