在当今数据驱动的时代，机器学习已成为众多领域不可或缺的技术。然而，在构建模型时，我们常常会遇到过拟合的问题。过拟合是指模型在训练集上表现得过于完美，以至于无法很好地泛化到未知的数据。这时，正则化就成为了我们的救星。
正则化是一种技术手段，它通过添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而避免过拟合。常见的正则化方法有L1和L2正则化。L1正则化倾向于产生稀疏解，即一些特征的权重会被压缩至零；而L2正则化则是将所有特征的权重都减小，但不会使任何权重变为零。
例如，假设我们正在使用线性回归模型预测房价。如果我们不对模型进行正则化处理，可能会导致模型过分关注某些特定特征，而忽略了其他重要的信息。通过应用L2正则化，我们可以确保模型在预测时更加稳健，不会因为个别异常值而偏离正常轨迹。
因此，掌握正则化技术是每位机器学习工程师必备的技能之一。它不仅能够提高模型的泛化能力，还能帮助我们更好地理解数据中的关键特征。