正则化在不同领域有不同的作用。
在机器学习和数据科学中，正则化的主要作用在于限制模型中的参数，防止模型过于复杂，从而避免过拟合现象，正则化通过引入一个额外的项（正则化项或罚函数）到损失函数中，对模型的参数进行“惩罚”，使得模型的参数不会过大，模型在训练数据时不会过于复杂，从而能够更好地泛化到新的、未见过的数据上，正则化还能解决逆问题的不适定性，使得解存在、唯一且依赖于数据。
在Python编程中，正则表达式（Regular Expression，简称Regex）是一种强大的工具，用于处理和匹配文本模式，正则表达式在Python中的应用主要包括以下几个方面：
1. 匹配和搜索：正则表达式可用于匹配和搜索字符串中的特定模式，通过定义匹配规则，可以检查字符串是否符合特定模式，并找到满足条件的子字符串，这在文本处理、数据提取和搜索操作中非常有用。
2. 字符串替换：正则表达式可用于在字符串中进行模式匹配并替换操作。
3. 数据验证：正则表达式可用于验证用户输入的数据是否符合特定的格式要求。
4. 格式化和规范化：正则表达式可以帮助将字符串按照特定的格式进行规范化和格式化，可以使用正则表达式将日期格式转换、清除不需要的空白字符等。
正则化在机器学习和数据科学中用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力；而在Python编程中，正则表达式则是一种强大的文本处理工具，用于匹配、搜索、替换、验证、分割、提取、格式化和规范化字符串。
