正则化项：机器学习中避免过拟合的利器

正则化项是一种在机器学习和统计学中用于控制模型复杂度的技术。它是在损失函数中添加一个惩罚项，以避免模型过度拟合训练数据。常见的正则化项包括L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化。这些正则化项可以通过超参数调节来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力和预测准确性。

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