正则化技术是一种防止模型过拟合的有效方法，过拟合是指模型在训练数据集上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况，这通常是因为模型过于复杂，以至于它学习了训练数据集中的噪声和异常值，而不是数据中的底层模式，正则化通过添加一个惩罚项来模型的损失函数来工作，这个惩罚项会随着模型复杂度的增加而增加，这会迫使模型找到一个既能拟合数据又能保持相对简单...。