正则化法和梯度下降法
    正则化法和梯度下降法是机器学习中常用的两种方法，其主要目的是在训练模型时避免过拟合和提高准确度。正则化的具体做法
    正则化法是通过在损失函数中添加一个正则化项，来惩罚模型的复杂度。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。L1正则化会让一部分参数变为0，从而实现特征的选择和降维；L2正则化则会让参数尽可能地趋近于0，从而避免过拟合。正则化的系数越大，对模型复杂度的惩罚就越大。
    梯度下降法则是一种优化算法，主要用于最小化损失函数。其基本思想是通过迭代，不断调整模型参数，使得损失函数达到最小值。梯度下降法分为批量梯度下降法、随机梯度下降法和小批量梯度下降法三种。批量梯度下降法每次迭代需要计算所有样本的误差，计算量较大；随机梯度下降法则是每次迭代随机选择一个样本进行计算，计算速度快但容易陷入局部最优解；小批量梯度下降法则是在批量和随机之间取得平衡，每次迭代计算一部分样本的误差。
    正则化法和梯度下降法常常同时使用，可以在保证模型准确率的同时，避免过拟合和提高泛化能力。

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