在机器学习中，正则化是一种常用的技术，用于控制模型的复杂度，减少过拟合的风险。它通过在损失函数中引入额外的项来对模型的参数进行约束或惩罚，使模型更加简单、平滑或稀疏。我们在实际应用中，经常使用的是L1和L2正则化，只需要用一行代码就可以进行操作，但其背后的深刻意义，其数学表达式的深刻含义我们却很少去关注。
下面，就让🤖给🐱从数学理解的角度讲一下正则化吧！
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