正则化方法是指在机器学习中如果发生了过拟合问题，那么需要在保留所有特征变量的同时，引入额外的新信息，以防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。
正则化(regularization)，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些规则，它可以改善过拟合，降低结构风险，提高模型的泛化能力。
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