正则化的具体做法正则化的基本概念和原理
正则化是一种用于防止过拟合的技术，其基本原理是通过添加一个正则化项（也称为惩罚项）到模型的损失函数中，降低模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。正则化的基本概念如下：
1. L1 正则化（Lasso 正则化）：通过添加 L1 范数作为正则化项，使得模型的权重系数变得更加稀疏，即使得一部分权重系数为零。这种方式可以用于特征选择，即通过选择一部分重要的特征，来降低模型的复杂度。
2. L2 正则化（Ridge 正则化）：通过添加 L2 范数作为正则化项，使得模型的权重系数变得更加平滑，即尽量避免某些权重系数过大造成的模型过拟合。这种方式可以用于模型优化。
3. Elastic Net 正则化：是 L1 正则化和 L2 正则化的结合，既可以选择一部分重要的特征，又可以保证模型的平滑性。

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