本文系统介绍了机器学习中的正则化技术。首先区分了欠拟合和过拟合的表现：欠拟合是模型过于简单导致训练集和测试集表现均差；过拟合则是模型过于复杂，记住了训练数据噪声导致泛化能力下降。针对这两种情况，文章分别给出了解决方案。 重点阐述了L1和L2正则化的区别：L1会产生稀疏权重，适用于特征选择和模型压缩；L2产生平滑权重，更适合防止过拟合。文章提供了三种选择策略：(1)优先使用L2提升泛化能力；(2)需