正则化函数
    正则化函数是一种常用的机器学习技术，用于控制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。它通过在模型的损失函数中添加一个正则化项来实现这一目的。
    正则化函数通常包括L1正则化和L2正则化两种形式。L1正则化是指在损失函数中添加L1范数，即模型参数的绝对值之和。它可以促使模型参数变得稀疏，即将某些参数的值设为零，从而在一定程度上实现特征选择的功能。L2正则化则是将L2范数（即模型参数的平方和）添加到损失函数中，它能够平滑地调整模型参数，避免过分依赖任何一个特征。
正则化的具体做法    除了L1和L2正则化外，还有一些其他的正则化函数，如弹性网络正则化等。无论采用哪种正则化函数，其实质都是在损失函数中添加一个惩罚项，以控制模型的复杂度，从而提高其泛化能力。

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