正则化极限学习机介绍

正则化极限学习机（Regularized Learning Machines，RLMs）是一种机器学习算法，它通过引入正则化技术来处理过拟合问题。正则化是一种控制模型复杂度的方法，通过在损失函数中添加一个惩罚项，该惩罚项通常与模型参数的大小成比例，比如L1（绝对值）或L2（平方）规范。这样做的目的是让模型倾向于选择更简单的解决方案，防止因过度适应训练数据而导致泛化能力下降。

RLMs在训练过程中，会寻找一个平衡点，既能够最大限度地减少训练误差（拟合），又能避免模型过于复杂（欠拟合）。这种策略在许多机器学习模型中都广泛采用，如线性回归、逻辑回归和支持向量机等。