正则化技术在机器学习中扮演着怎样的角色？

正则化是一种防止机器学习模型过拟合的技术。它通过在损失函数中添加一个额外的正则项来限制模型的复杂度，从而降低模型在训练数据上的过拟合风险，提高模型在新数据上的泛化能力。

正则化在机器学习中的作用主要包括控制模型复杂度、防止过拟合、提升模型的泛化能力等，以下具体介绍正则化的作用：

1、控制模型复杂度：正则化通过对模型参数施加惩罚，限制其取值范围，从而避免模型变得过于复杂，在训练数据上学习到的模型如果太过复杂，容易在训练集上表现良好，但在未见过的测试集或新数据上性能下降，即产生过拟合，正则化相当于给模型添加了先验知识，使模型倾向于选择更简单的解决方案。

2、防止过拟合：过拟合是模型在训练数据上学习到了数据的特定噪声和异常值导致的，正则化通过对损失函数增加额外的惩罚项，使得模型不能完美拟合这些噪声，从而平滑模型的决策边界，L2正则化倾向于惩罚大的参数值，使权重向量倾向于更分散和均匀的分布，这有助于减少模型对单一或少数特征的依赖。

3、提升模型的泛化能力：通过限制模型复杂度和避免过拟合，正则化有助于提高模型对新数据的预测能力，正则化后的模型更倾向于使用所有输入特征而不是强烈依赖其中少数几个特征，这有助于增强模型对不同数据集的适应能力。

4、解决不适定问题：在数学和工程领域，许多反问题（由结果推原因的问题）是不适定的，即难以直接求解，正则化提供了一种处理这类问题的方法，通过引入额外信息来约束解的空间，使问题可解。

正则化是机器学习中一项关键且常用的技术，它通过在损失函数中加入惩罚项来限制模型参数，有效防止过拟合，提高模型的泛化能力，不同的正则化方法如L1和L2正则化各有其特点和适用场景，可以根据实际需求进行选择。