正则化参数选取的方法主要有以下几种：
1. 拟最优准则：Tikhonov指出当数据误差水平和未知时，可根据拟最优准则来确定正则参数，其基本思想是使正则参数以及正则解对该参数的变化率同时稳定在尽可能小的水平上。
2. 广义交叉验证：这是一种基于统计估计理论中选择最佳模型的PRESS准则的稳健方法，通过计算满足特定条件的正则参数，可以选择出最优的正则化参数。
3. L_曲线法：L曲线准则是以log-log尺度来描述正则参数与模型复杂度的曲线对比，进而根据该对比结果来确定正则参数的方法，其名称由来是基于上述尺度作图时将出现一个明显的L曲线。
4. 交叉验证：通过选择不同的正则化参数λ，求出对应的最小化J(θ)，然后使用交叉验证集来评价每个参数θ在交叉验证集上的平均误差平方和，选择交叉验证集上误差最小的模型作为最终选择。
以上方法各有特点，可以根据具体问题和数据集的特性选择适合的方法来确定正则化参数。
