给我一个描述机器学习模型中的正则化方法的例子。
岭回归（Ridge Regression）是一种正则化模型的例子，它使用L2正则化来防止模型过拟合。L2正则化在模型的损失函数中加入了参数的平方和，并且乘以一个正则化因子。这个正则化因子的大小决定了参数的平方和在损失函数中所起的作用大小。参数的平方和越大，那么正则化项的值就越大，从而惩罚过大的参数值。这有助于使模型对训练数据的噪声更加鲁棒，并且具有更好的泛化性能。