正则化是机器学习中一种常用的技术，用于防止模型过拟合。它通过在损失函数中添加一个正则化项，来惩罚模型复杂度高的参数，从而减少模型的泛化误差。
正则化方法
以下是一些常见的正则化方法：
- L1 正则化（Lasso）：对参数的绝对值进行惩罚，能够实现特征选择。
- L2 正则化（Ridge）：对参数的平方进行惩罚，能够防止模型过拟合。
- 弹性网络（Elastic Net）：结合了 L1 和 L2 正则化的优点。
正则化参数
正则化参数通常用 $\lambda$ 表示，它控制正则化的强度。$\lambda$ 的值越大，正则化的效果越明显。
例子
假设我们有一个线性回归模型，其损失函数为：
$$ L(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 + \lambda \sum_{j=1}^{n} \theta_j^2 $$
其中，$m$ 是样本数量，$n$ 是特征数量，$h_\theta(x)$ 是模型的预测值，$y^{(i)}$ 是真实值，$\theta_j$ 是模型的参数。
扩展阅读
想要了解更多关于正则化的知识，可以阅读以下文章：
图片
L1 正则化
L2 正则化
弹性网络