解释一下正则化

正则化是一种在机器学习中用于防止过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差的情况。正则化通过在损失函数中增加一个惩罚项，来限制模型的复杂度，从而避免过拟合。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化会使得模型的权重向稀疏方向靠拢，即有些特征对预测结果的贡献会被降低甚至忽略。L2正则化则会使得模型的权重分布更加平滑，避免某些特征对预测结果的贡献过大。正则化可以提高模型的泛化能力，使得模型在未知数据上的表现更好。