在机器学习和统计建模中，我们经常遇到一个问题：模型可能会过度拟合（overfitting）数据。这意味着模型会过于复杂，以至于它不仅捕捉到了数据中的有用模式，还捕捉到了噪声和异常值。这种情况下，模型在新数据上的表现就会很差。这时，我们就需要一种方法来简化模型，让它更加通用。这就是正则化登场的时候了！👍
正则化是一种技术，通过向损失函数添加一个惩罚项，限制模型的复杂度。这个惩罚项通常基于模型参数的大小。这样做的目的是让模型更倾向于选择简单且泛化的解决方案，而不是复杂的解决方案。常见的正则化方法有L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。这两种方法都能有效地减少模型过拟合的风险，使模型在未知数据上表现更好。🌟
简单来说，正则化就像是给模型戴上了一个紧箍咒，防止它变得太复杂。这有助于提高模型的泛化能力，使得模型能够更好地适应新的数据。🚀
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