正则化：机器学习模型过拟合的解决方案

正则化是机器学习中的一种技术，用于防止模型过拟合。正则化的目的是通过对模型参数进行限制，使模型更加简单，更具有泛化能力，避免过度拟合训练数据，提高模型的预测能力。常见的正则化技术包括L1正则化和L2正则化。

L1正则化通过对模型参数的绝对值进行惩罚，使得一些参数变为0，从而达到特征选择的效果，可以用于特征筛选和稀疏模型的构建。

L2正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，使得模型参数更加平滑，可以有效地缓解过拟合现象。

正则化技术可以用于各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。在实际应用中，选择正则化的方式需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的模型效果。