正则化是机器学习中用于防止模型过拟合的一种技术。本文将介绍Coursera上关于机器学习的课程中，正则化的一些实践方法。

实践内容

  1. L1正则化：通过添加L1惩罚项来鼓励模型参数的稀疏性。
  2. L2正则化：通过添加L2惩罚项来限制模型参数的大小，防止过拟合。
  3. 正则化参数调整：学习如何调整正则化参数以达到最佳模型性能。

代码示例

以下是一个使用L2正则化的线性回归模型的简单示例：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = load_boston()
X, y = data.data, data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建L2正则化线性回归模型
model = Ridge(alpha=1.0)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型评分：{score}")

扩展阅读

更多关于正则化的内容，可以参考以下链接：

L2正则化