作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在机器学习领域中，正则化是一种防止过拟合的方法。正则化可以让模型更有效地泛化到新的数据、避免出现欠拟合现象。而模型的复杂度一般会带来其泛化能力不足的问题。因此，正则化手段是防止过拟合的一个重要手段。机器学习中常用的正则化方法包括Lasso回归、Ridge回归、Elastic Net、岭回归和贝叶斯岭回归等。本文将首先对正则化的概念及相关概念进行介绍，然后分别介绍几种常见的机器学习中的正则化方法。最后，通过实际的代码实例，展示不同正则化方法的效果。
2.正则化的概念及相关术语
2.1 正则化的概念
正则化(regularization)是一种机器学习方法，它通过引入正则化项（penalty term）来限制模型的复杂度，使模型对训练数据拟合得更好。这种限制往往能够降低模型的方差，从而防止模型过于复杂，从而提高模型的鲁棒性。正则化可以帮助减少模型参数估计值的方差，降低噪声的影响，提升模型的预测精度。正则化能降低模型的复杂度，从而抑制模型过拟合，减少拟合误差；同时也会增加模型的解释力。正则化是一种针对线性模型的处理方式，即对权重矩阵进行调整，使得权重的范数小于某一阈值。
2.2 正则化项
在正则化的过程中，会引入一个正则化项作为惩罚项，主要用于控制模型复杂度。比如，在最小二乘法求解的线性回归模型中，如果模型过于复杂，就会出现过拟合现象，此时可以通过引入正则化项，对模型的复杂度进行约束，以达到降低过拟合的目的。
关于正则化项的定义，可分为以下三类:
L1正则化项