直观详解什么是正则化？🤔 正则化是什么意思？🤷‍♂️

在机器学习和统计模型中，我们常常遇到过拟合的问题。过拟合就像是学生死记硬背而不理解知识，导致在新情境下无法灵活运用。为了避免这种情况，我们引入了正则化。🎯

简单来说，正则化是一种技术，通过增加模型复杂度的惩罚项来防止模型过于复杂，从而避免过拟合。🛠️ 正则化的目的是让模型更加简洁，提高其泛化能力。🧠 也就是说，即使面对新的数据，模型也能表现出色。

正则化主要分为两种形式：L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。前者倾向于使部分特征权重变为零，实现特征选择；后者则倾向于减少所有特征的权重，但不会使其完全为零。📏

掌握正则化，就像拥有了一个超级工具箱，帮助你更好地构建模型，解决实际问题。🔧

机器学习 正则化 深度学习

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