1. 正则化是一种在机器学习中用于防止过拟合的技术。
2. 过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。正则化通过在损失函数中加入一个正则化项，惩罚模型复杂度，从而使模型更加简单，减少过拟合的风险。
3. 正则化的常见形式包括L1正则化和L2正则化。L1正则化通过在损失函数中加入模型参数的绝对值之和，使得一些参数变为0，从而实现特征选择的效果。L2正则化通过在损失函数中加入模型参数的平方和，使得模型参数更加平滑，从而减少过拟合的风险。
问正则化的定义是什么
问题描述：
正则化的定义是什么
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正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。
大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。
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