正则化的原理主要是通过对原函数添加一个惩罚函数（即损失函数）来限制模型的复杂度，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力，正则化通过在目标函数中添加一个与模型复杂度相关的项，使得模型在训练过程中不仅考虑拟合训练数据，还要考虑模型的复杂度。
正则化可以分为L1正则化和L2正则化两种，L1正则化通过在目标函数中添加参数绝对值的和来限制模型的复杂度，它倾向于产生稀疏的权重矩阵，即让一些权重为零，从而实现特征的自动选择，L2正则化通过在目标函数中添加参数平方和的开方来限制模型的复杂度，它倾向于产生较小的权重，从而防止模型过于复杂。
正则化的本质是从贝叶斯理论的角度引入先验信息，从而限定参数范围缩小了解空间，通过正则化，可以限制参数的数值范围，使得影响较小的特征的系数趋近于0或等于0，着重保留重要的特征，同时限制所有特征的权重（即参数值），避免因某一参数值多大而过分依赖某一特征，这样可以提高模型的稳定性和泛化能力，使得模型在未知数据上的表现更好。
正则化是一种通过限制模型复杂度来防止过拟合的技术，它通过向目标函数添加惩罚函数来实现，正则化的本质是从贝叶斯理论的角度引入先验信息，从而限定参数范围缩小了解空间，提高模型的稳定性和泛化能力。
