Q: 什么是机器学习正则化？
A: 机器学习正则化是一种常用的技术，它通过对模型参数进行约束，以避免过拟合问题的出现。正则化可以通过引入惩罚项来实现，例如L1正则化和L2正则化。
Q: 为什么需要机器学习正则化？
A: 在训练机器学习模型时，我们往往会遇到过拟合的问题。过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。正则化技术可以通过约束模型参数，降低模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力，避免过拟合问题的出现。
Q: 机器学习正则化有哪些常用的方法？
A: 常用的机器学习正则化方法包括L1正则化和L2正则化。L1正则化通过引入L1范数惩罚项来约束模型参数，使模型参数中的一部分变为零，从而实现特征选择的效果。L2正则化通过引入L2范数惩罚项来约束模型参数，使模型参数的值变小，从而降低模型的复杂度。
Q: 如何选择合适的正则化方法？
A: 选择合适的正则化方法需要考虑多个因素，例如数据集的大小、特征的数量和模型的复杂度等。通常情况下，L2正则化适用于大多数机器学习问题，而L1正则化适用于特征选择问题。同时，也可以将L1和L2正则化进行结合，得到弹性网正则化方法。
Q: 正则化如何影响模型的训练和预测？
A: 正则化可以降低模型的复杂度，从而减少过拟合问题的出现。但是，正则化也会对模型的训练和预测产生一定的影响。例如，L1正则化可以使部分特征的权重变为零，从而实现特征选择的效果。而L2正则化则可以使模型的预测更加平滑，减少预测值的波动。
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