在机器学习的旅程中，我们经常遇到一个重要的概念——正则化 regularization 🛠️。简单来说，正则化是一种技术，旨在防止模型过拟合 overfitting 🙅♂️。当我们的模型变得过于复杂时，它可能会学会捕捉数据中的噪声 noise 📉，而不是学习到真正有用的模式 pattern 🌟。这会导致模型在新数据上表现不佳。
想象一下，你正在尝试通过观察过去的经验来预测未来天气 🌦️。如果你的模型太复杂，它可能会记住每一个过去的细节，包括那些偶然的天气变化 🌪️。但是，这样的模型在未来遇到不同的情况时，可能就无法做出准确的预测了。
因此，正则化通过添加额外的信息或约束来惩罚模型的复杂性，使模型更简单、更泛化能力强 🎯。这样，即使面对新的、未见过的数据，模型也能表现出色 🚀！
机器学习 正则化 深度学习
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