机器学习中正则化的目的是什么？有哪些常用的方法？有何优缺点？

机器学习中正则化的主要目的是防止模型过拟合。过拟合指的是模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的现象。正则化通过在目标函数中增加惩罚项来使模型更加平滑，从而降低过拟合的风险。

常用的正则化方法包括：

1. L1正则化：在目标函数中增加L1范数，使得模型参数中的一些值变为0，从而达到特征选择的效果。

2. L2正则化：在目标函数中增加L2范数，使得模型参数更加平滑，从而降低过拟合的风险。

3. Dropout正则化：在训练过程中随机将一些神经元的输出置零，强制模型学习到更加鲁棒的特征表示。

优点：

1. 可以有效降低模型过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

2. 可以通过正则化参数来控制模型的复杂度，避免模型过于简单或过于复杂。

缺点：

1. 正则化会增加模型的计算成本。

2. 过强的正则化会导致模型欠拟合，降低模型的拟合能力。