机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思?💡

在当今的数据科学领域，正则化是一个非常重要的概念🔍。它是一种技术手段，用于防止模型过拟合，即模型在训练数据上表现得太好，以至于无法很好地泛化到新的、未见过的数据上🎓。

简单来说，正则化就是通过增加额外的信息或者约束条件，来简化模型的复杂度，从而避免模型过度适应训练数据中存在的噪声或随机波动 nhiễ浪。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化，它们通过在损失函数中添加不同的惩罚项来实现这一目标🛡️。

使用正则化的好处显而易见，它不仅能够提高模型的预测性能，还能增强模型的稳定性，使其更加可靠和健壮🚀。

所以，下次当你听到“正则化”这个词时，你就知道它是为了让我们的模型变得更加聪明和通用，而不是仅仅记住训练数据中的每一个细节🔍🔍🔍。