在机器学习中，模型的构建是一个既需要技巧也需要策略的过程。正则化技术是这一过程中
的关键环节，它帮助我们构建更加稳健和泛化能力强的模型。本文将详细介绍正则化技术在
机器学习中的作用、原理以及实现方法。
## 一、正则化技术概述
正则化是一种用于防止模型过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未
见过的数据上表现差的情况。正则化通过在模型的损失函数中添加一个额外的项来实现，这
个项会惩罚模型的复杂度。
## 二、正则化的作用
### 2.1 防止过拟合
正则化通过限制模型的复杂度，减少模型对训练数据中的噪声和异常值的敏感性。
### 2.2 提高模型泛化能力
通过正则化，模型在新的、未见过的数据上也能有良好的表现。
### 2.3 提供模型选择的依据
正则化可以帮助我们在模型复杂度和训练误差之间找到一个平衡点。
## 三、常见的正则化技术
### 3.1 L1 正则化（Lasso 正则化）
L1 正则化向损失函数添加权重的绝对值之和，促使模型学习到的权重尽可能稀疏。
### 3.2 L2 正则化（Ridge 正则化）
L2 正则化向损失函数添加权重的平方和，促使模型学习到的权重尽可能小。
### 3.3 弹性网（Elastic Net）正则化
弹性网正则化是 L1 和 L2 正则化的结合，同时考虑了权重的绝对值和平方值。
## 四、正则化技术的实现
以下是一个使用 Python 的 scikit-learn 库实现 L2 正则化的示例：
```python
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