机器学习中使用正则化来防止过拟合是什么原理

原理是：1、过拟合现象；2、正则化的定义；3、如何工作；4、常见的正则化技术；5、正则化与模型复杂度的关系；6、正则化与数据集大小的关系；其中，过拟合现象指的是模型在训练数据上表现得很好，但在测试数据或新的数据上表现不佳。

1、过拟合现象

在机器学习中，当模型过于复杂时，可能会非常完美地拟合训练数据中的每一个数据点，包括噪声和异常值。但这种“完美”是以牺牲模型的泛化能力为代价的，导致在新的、未见过的数据上表现较差。

2、正则化的定义

正则化是一种对模型的复杂度进行约束或惩罚的方法。其主要目的是为了防止模型过拟合，提高模型在测试数据上的表现。

3、如何工作

正则化通过在损失函数中添加一个与模型复杂度相关的惩罚项来工作。这个惩罚项通常与模型参数的大小有关。通过这种方式，正则化鼓励模型选择较小的参数值，从而导致更简单、更平滑的模型。

4、常见的正则化技术

L1正则化：添加的惩罚项与模型参数的绝对值成正比。

L2正则化：添加的惩罚项与模型参数的平方成正比，也称为权重衰减。

5、正则化与模型复杂度的关系

正则化倾向于选择简单的模型。简单的模型往往有较小的参数值和较少的参数。通过对复杂模型施加惩罚，正则化确保模型不会过于依赖训练数据中的任何特定数据点。

6、正则化与数据集大小的关系

当训练数据集非常大时，过拟合的风险减小，因此正则化的需求可能会减少。但在数据集较小或模型非常复杂时，正则化变得尤为重要。

延伸阅读：

正则化的历史

正则化作为一种统计技术，其历史可以追溯到20世纪早期。但在机器学习和深度学习领域，正则化的应用主要是近几十年的事情。随着计算机的计算能力的提高和数据集的增大，正则化在防止过拟合中的重要性逐渐得到了人们的认识。