正则化是什么意思

正则化是什么意思：

正则化，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。正则化就是给需要训练的目标函数加上一...

1. 正则化的作用：

正则化是为了防止过拟合，进而增强泛化能力。在机器学习中，我们的目标是让机器模型具有较好的泛化能力，即在未知数据上也能产生良好的预测结果。

2. 正则化的减缓过拟合：

正则化是通过向学习算法添加一些修正，以便提高模型的泛化能力。通过对训练数据进行加权，使得模型更加稳健，并在未见过的数据上表现更好。

3. 正则化的特征变量调整：

在正则化中，保留所有的特征变量，但是会减小特征变量的数量级。这种方法非常有效，特别是当有大量的特征变量时，每个变量都可能对预测产生一定的影响。

4. 正则化加强模型泛化能力：

正则化是广泛应用于机器学习和深度学习中的技术，它可以改善过拟合，降低结构风险，提高模型的泛化能力。了解正则化技术是非常必要的。

5. 奥卡姆剃刀原则：

奥卡姆剃刀原则称为“如无必要，勿增实体”。在正则化中，我们也要遵循这个原则，尽量保持模型的简洁性，同时提高模型的性能。