正则化的原理
    正则化是指对模型进行调整，以避免过拟合和提高模型的泛化能力。正则化通过在模型的损失函数中添加一些惩罚项来实现。通常有两种常用的惩罚项：L1正则化和L2正则化。
    L1正则化是指在模型损失函数中加入权重系数绝对值的和。这个惩罚项会使一些权重系数变为零，即进行特征选择，从而简化模型，提高泛化能力。
    L2正则化是指在模型损失函数中加入权重系数的平方和。这个惩罚项会让较大的权重系数比较小，从而减缓过拟合的发生，提高泛化能力。
正则化的具体做法    正则化的原理是为了让模型更平滑，减少参数的自由度从而避免过拟合。在训练模型时，正则化将损失函数的值分成两部分考虑，一部分是数据的误差，另一部分是模型参数的权重。通过对权重进行惩罚，对模型复杂度和过拟合进行控制，使得模型更适应未知数据，从而提高模型的泛化能力。

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