tion）是指为解决适定性问题或过拟合而加入额外信息的过程。在机器学习和逆问题的优化过程中，正则项往往被加在目标函数当中。
概述.概括来讲，机器学习的训练过程，就是要找到一个足够好的函数formula_1用以在新的数据上进行推理。为了定义什么是「好」，人们引入了损失函数的概念。一般地，对于样本formula_2和模型formula_3，有预测值formula_4。损失函数是定义在formula_5上的二元函数formula_6，用来描述基准真相和模型预测值之间的差距。一般来说，