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。