正则化方法是一种
用于解决过拟合问题的方法。在机器学习中，当模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差时，就出现了过拟合问题。过拟合是指模型过于复杂，过于适应了训练数据的特征，导致不能很好地泛化到新的数据。
正则化方法通过在损失函数中引入正则化参数，惩罚模型的复杂度，使模型更加简单，减少因过于适应训练数据而导致的过拟合。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
L1正则化是指在损失函数中添加模型参数的绝对值之和，使得模型的大部分参数变为0，从而达到特征选择的效果。
L2正则化是指在损失函数中添加模型参数的平方和，使得模型的参数变小，防止模型过于复杂。
正则化的具体做法正则化方法可以通过调整正则化参数的值来控制正则化的程度。较大的正则化参数将使得模型更加简单，较小的正则化参数将使得模型更加复杂。正则化方法可以显著改善模型的泛化能力，减少过拟合问题。

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