引言在机器学习领域，模型过拟合是一个常见且需要解决的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未知数据上表现不佳的现象。为了解决这一问题，我们引入了正则化的概念。正则化是一种旨在减少模型泛化误差的技术，而不是仅仅关注降低训练误差。一，正则化的潦草定义