正则化项（regularization term）是机器学习和统计建模中用于防止模型过拟合的一种技术。其主要目的是通过在损失函数中加入一个额外的惩罚项，来限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
具体来说，正则化项通常是一个关于模型参数的函数，它对模型复杂度进行惩罚。例如，在线性回归或逻辑回归中，正则化项可以是参数向量的范数（如L1范数或L2范数）。L1正则化倾向于产生稀疏的参数，即将部分参数值设置为零，从而达到特征选择的效果；而L2正则化则倾向于使参数值更小，但不为零。
正则化项的具体形式和选择取决于所使用的模型和问题的性质。例如，在支持向量机（SVM）中，正则化项会使参数向量更接近原点，从而防止模型过于复杂。在深度学习中，权重衰减（Weight Decay）也是一种常见的正则化方法，它通过在损失函数中添加参数的平方和来实现。
正则化项的引入使得优化问题从最小化经验风险扩展到最小化结构风险，即在经验风险的基础上加上对模型复杂度的惩罚。这种策略有助于防止模型在训练数据上表现过好而在新数据上表现不佳的问题，即过拟合。
总结来说，正则化项是通过在损失函数中加入一个惩罚项来限制模型复杂度的技术，目的是提高模型的泛化能力，防止过拟合，并且常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化
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