正则化(Regularization)是机器学习中一种常见的技术，用于避免过拟合(Overfitting)并提高模型的泛化能力。

　　在机器学习中，我们通常需要从大量数据中学习模型，并用该模型来预测新的数据。如果模型过于复杂，它可能会在训练数据上表现得非常好，但在新数据上的表现却很差。这种现象称为过拟合。

　　正则化的目标就是减少过拟合。它通过在模型中引入额外的约束条件，使模型更加简单，从而避免模型在训练数据上过度拟合。在正则化中，通常会使用一些额外的惩罚项，以限制模型参数的大小，从而避免参数过多或过大。

　　常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化和弹性网络正则化。其中，L1正则化通过对模型参数的绝对值进行惩罚，可以使一些参数变为0，从而达到特征选择的效果;L2正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，可以使参数的大小逐渐减小，从而实现平滑效果;弹性网络正则化则是L1和L2正则化的结合，既可以进行特征选择，又可以实现平滑效果。

　　正则化是一种重要的机器学习技术，它可以提高模型的泛化能力，从而使得模型更加稳健和可靠。