5.1 正则化方法

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5.1 正则化方法第五章：泛化能力提升技术 5.1 正则化方法在机器学习模型的训练过程中，我们常常会遇到过拟合（Overfitting）的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据（测试数据）上表现较差的现象。这通常意味着模型学习到了训练数据中的噪声和特有模式，而不是数据中普遍存在的规律。为了解决过拟合问题，提高模型的泛化能力，正则化（Regularization）方法应运而生。正则化是一种通过在损失函数中引入惩罚项来限制模型复杂度的技术。通过对模型参数的大小施加约束，正则化可以有效地防止模型过度拟合训练数据，从而使其更好地泛化到新的、未知的数据上。 5.1.