什么是正则化？有哪些正则化方法？

正则化是一种用于防止过拟合的技术，其目的是通过在模型的损失函数中引入附加的惩罚项，来惩罚模型参数的过大或过小。正则化通常会导致模型的泛化性能更好。

目前常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化两种：
1. L1正则化：在损失函数中增加L1范数（绝对值）惩罚项，使得模型参数中很多无用的特征权重变成0，从而达到特征选择的效果。
2. L2正则化：在损失函数中增加L2范数（平方和）惩罚项，使得模型参数被限制在一个较小的范围内，从而避免过拟合。

还有其他一些变种形式的正则化方法，比如ElasticNet正则化、Dropout正则化等。

相关问题

正则化是什么？为什么需要进行正则化？

正则化是一种用于降低机器学习模型的过拟合风险的技术。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在新的未见过的数据上表现不佳的现象。正则化通过对模型的复杂度进行惩罚，强制模型选择较为简单的解决方案，从而降低过拟合的风险。

常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化通过加入权重绝对值之和的惩罚项来限制权重系数的大小，从而使一些无关紧要的特征的权重趋近于0。L2正则化通过加入权重平方和的惩罚项来限制权重系数的大小，从而使权重系数更加均衡。

为什么需要进行正则化呢？因为在训练模型时，为了尽可能地拟合训练数据，模型可能会选择使用复杂的函数，这导致模型对于噪声数据也会进行过拟合，导致泛化能力较差。因此需要通过正则化来限制模型的复杂度，避免过拟合。

什么是L1正则化和L2正则化？

L1正则化和L2正则化是在机器学习中常用的则化方法，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。

L1正则化，也称为Lasso正则化，通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来实现。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。L1正则化的效果是使得模型的某些特征权重变为0，从而实现特征选择和稀疏性。

L2正则化，也称为Ridge正则化，通过在损失函数中添加L2范数惩罚项来实现。L2范数是指向量中各个元素的平方和再开根号。L2正则化的效果是使得模型的特征权重尽量小，但不会变为0，从而减小模型对特征值的敏感度。