吉洪诺夫正则化方法
    吉洪诺夫正则化方法是一种常用的数据处理方法，用于处理数据中存在的噪声和异常值。该方法通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型参数的大小，从而达到减少过拟合的效果。
    吉洪诺夫正则化方法的基本思想是，在损失函数中添加一个正则化项，该正则化项包括模型参数的平方和，以及一个正则化系数。该正则化系数越大，就越能限制模型参数的大小，从而减少过拟合的风险。
正则化的具体做法    使用吉洪诺夫正则化方法可以避免模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的情况。因为该方法可以使得模型更加平滑，减少过拟合风险，从而提高模型的泛化能力。
    吉洪诺夫正则化方法常用于线性回归、逻辑回归、支持向量机等模型的训练过程中，可以通过交叉验证等方法来确定正则化系数的大小。

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