正则化（regularization）是一种用于防止模型过拟合的技术，通过在损失函数中加入对模型复杂度的惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是给模型加上一些约束，使其在不丢失重要信息的前提下保持简单，这样模型就能在新数据上表现更好。
正则化在机器学习和统计学中非常重要，因为它可以帮助解决不适定问题，这些问题通常由条件数很大的线性代数方程组定义，容易受到舍入误差或其他误差的影响。
希望这能帮助你理解正则化的含义
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