正则化是防止模型过拟合的关键方法，通过引入约束条件提升泛化能力。以下是核心内容：
1. ⚠️ 为何需要正则化？
- 过拟合风险：模型在训练集表现优异但无法适应新数据
- 复杂度控制：减少特征数量避免"维度灾难"
- 稳定性增强：对噪声数据更鲁棒
2. 📋 常见正则化方法
| 方法 | 公式 | 作用 |
|---|---|---|
| L1正则化 | λ∑ | w |
| L2正则化 | λ∑w² | 权重衰减 |
| Dropout | 随机失活神经元 | 防止共适应 |
| Elastic Net | αλ∑ | w |
提示：点击深入理解正则化原理获取数学推导
3. 🧠 应用场景示例
- 线性回归：防止系数过大
- 神经网络：提升模型泛化能力
- 高维数据：如基因表达分析
4. 📚 扩展阅读
📌 小贴士：使用正则化时需注意超参数λ的选择，建议通过交叉验证确定最佳值