L1，L2正則化

何爲正則化 正則化就是給模型加上的一個「項」，我們先來看一個圖 對於這麼一個模型，它在訓練數據集上取得的成績很好，但是有一個問題存在，模型太過於複雜了，往往這樣的一個模型將它放在實際問題當中發揮的效果不會很好，方差過大不穩定，這就導致過擬合的現象發生，於是我們引入正則項，對模型加以限制，對複雜模型進行懲罰，因此又叫懲罰項* 這裏的R就是我們需要引入的正則化項，我們在計算損失函數添加正則化項可以有效

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