机器学习中常常提到的正则化是什么

正则化在机器学习中是为了防止过拟合而向模型的损失函数中添加的一个惩罚项。我们可以从以下几点去理解：1、定义与意义；2、常见类型；3、为何使用正则化；4、正则化与过拟合；5、如何选择正则化参数。

1、定义与意义

正则化在机器学习中是为了防止过拟合而向模型的损失函数中添加的一个惩罚项。它会限制模型的复杂度，以减少模型在训练数据上的高方差。

2、常见类型

正则化方法主要有L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（岭回归）。L1正则化可能导致某些权重变为0，从而得到稀疏模型；而L2正则化会使权重逼近0但不完全为0。

3、为何使用正则化

模型复杂度：当模型过于复杂时，它可能会在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现得不好。正则化通过对模型复杂度进行惩罚，来平衡模型的偏差和方差。

4、正则化与过拟合

防止过拟合：正则化是为了防止模型过于依赖训练数据而导致过拟合。通过添加正则化项，模型将更加关注于数据的总体特征，而不是单个数据点。

5、如何选择正则化参数

参数调整：正则化的强度由正则化参数控制。使用交叉验证来选择优异的正则化参数是一种常见方法，它可以确保模型在新数据上具有良好的泛化能力。

延伸阅读：

深度学习中的正则化

除了传统的机器学习模型，深度学习模型也经常使用正则化。例如，Dropout是一种常见的防止神经网络过拟合的技术，它在训练过程中随机关闭一部分神经元。