给以下文本添加一段适当的注释，以便读者更好地理解其含义：
在机器学习中，过拟合是一个常见的问题。我们可以使用正则化技术来避免过拟合，例如L1和L2正则化。但是，正则化会增加我们的模型复杂度，并可能导致欠拟合问题。
在机器学习中，过拟合是指训练出来的模型在训练数据上表现很好，但是在新的数据上表现变差的现象。为了避免这种情况，我们可以使用正则化技术来限制模型的复杂度，例如L1和L2正则化。但是，正则化会增加模型的复杂度，导致欠拟合问题，即模型在训练数据和新数据上的表现都很差。