机器学习 正则化,什么是正则化？
正则化（Regularization）是机器学习中的一个重要概念，用于避免模型过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在练习数据上体现很好，但在新的、未见过的数据上体现欠安。正则化经过向丢失函数增加一个赏罚项来约束模型的杂乱度，然后削减过拟合的危险。
正则化的首要意图是让模型在练习数据上体现杰出的一起，也能在新的数据上体现杰出。正则化办法首要有两种：L1正则化和L2正则化。
1. L1正则化（L1 Regularization）：也称为Lasso正则化。L1正则化经过向丢失函数增加一个与权重系数的绝对值之和成正比的赏罚项来约束模型的杂乱度。L1正则化倾向于发生稀少的权重系数，即许多权重系数为零，这有助于模型挑选重要的特征。
2. L2正则化（L2 Regularization）：也称为Ridge正则化。L2正则化经过向丢失函数增加一个与权重系数的平方和成正比的赏罚项来约束模型的杂乱度。L2正则化倾向于发生较小的权重系数，但不一定为零。
正则化的参数是正则化强度，它决议了赏罚项的权重。正则化强度越大，模型越简略，过拟合的危险越小，但或许也会导致欠拟合（underfitting）。因而，挑选适宜的正则化强度是正则化办法的要害。
在机器学习实践中，正则化一般与梯度下降（Gradient Descent）等优化算法结合运用，以找到正则化后的丢失函数的最小值。正则化是进步模型泛化才能的重要手法，广泛运用于各种机器学习使命中。
机器学习中的正则化：进步模型泛化才能的要害
什么是正则化？
正则化是机器学习中一种用于避免模型过拟合的技能。在练习模型时，咱们期望模型能够精确地猜测练习数据，一起也能在新数据上体现杰出。当模型过于杂乱时，它或许会过度拟合练习数据，导致在新数据上的体现欠安。正则化经过在丢失函数中增加赏罚项，迫使模型学习愈加简练的表明，然后进步模型的泛化才能。
过拟合与欠拟合
在机器学习中，过拟合和欠拟合是两个常见的概念。
过拟合：模型在练习数据上体现杰出，但在新数据上体现欠安。这一般发生在模型过于杂乱，能够捕捉到练习数据中的噪声和反常点时。
欠拟合：模型在练习数据和测试数据上都体现欠安，无法捕捉到数据的潜在规则。这一般发生在模型过于简略，无法捕捉到数据中的杂乱关系时。
正则化的效果
正则化经过以下办法协助模型避免过拟合：
约束模型参数的巨细，使模型愈加简练。
鼓舞模型学习愈加通用的特征，而不是只是针对练习数据。
进步模型的泛化才能，使其在新数据上也能体现杰出。
常见的正则化办法
在机器学习中，常见的正则化办法绵亘L1正则化和L2正则化。
L1正则化
L1正则化经过增加L1范数赏罚项到丢失函数中，鼓舞模型学习稀少的参数。这意味着模型中的许多参数或许变为0，然后简化模型。
L2正则化
L2正则化经过增加L2范数赏罚项到丢失函数中，鼓舞模型学习滑润的参数。这意味着模型中的参数值会较小，但不会变为0。
正则化在神经网络中的运用
在神经网络中，正则化一般用于以下方面：
避免过拟合：经过约束权重和偏置的巨细，使神经网络愈加简练。
进步泛化才能：使神经网络能够更好地习惯新数据。
加快练习进程：经过削减模型参数的数量，削减核算量。
正则化的完成
在Python中，能够运用scikit-learn库来完成正则化。以下是一个运用L2正则化的线性回归模型的示例：
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