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　　正則化(Regularization)是機器學(xué)習(xí)中一種常見的技術(shù)，用于避免過擬合(Overfitting)并提高模型的泛化能力。

　　在機器學(xué)習(xí)中，我們通常需要從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型，并用該模型來預(yù)測新的數(shù)據(jù)。如果模型過于復(fù)雜，它可能會在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常好，但在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻很差。這種現(xiàn)象稱為過擬合。

　　正則化的目標就是減少過擬合。它通過在模型中引入額外的約束條件，使模型更加簡單，從而避免模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過度擬合。在正則化中，通常會使用一些額外的懲罰項，以限制模型參數(shù)的大小，從而避免參數(shù)過多或過大。

　　常見的正則化方法包括L1正則化、L2正則化和彈性網(wǎng)絡(luò)正則化。其中，L1正則化通過對模型參數(shù)的絕對值進行懲罰，可以使一些參數(shù)變?yōu)?，從而達到特征選擇的效果;L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進行懲罰，可以使參數(shù)的大小逐漸減小，從而實現(xiàn)平滑效果;彈性網(wǎng)絡(luò)正則化則是L1和L2正則化的結(jié)合，既可以進行特征選擇，又可以實現(xiàn)平滑效果。

　　正則化是一種重要的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以提高模型的泛化能力，從而使得模型更加穩(wěn)健和可靠。