这段代码采用了L2正则化来减小过拟合的风险。
具体来说,代码中的real_f(x)是目标函数,fit_f(p, x)是多项式函数,residuals_f(p, x, y)是残差函数,
而residuals_f_regularization(p, x, y)是在残差函数的基础上加上了L2正则化项。接下来,代码中生成了10个噪声点和1000个真实目标点,
并将它们进行多项式拟合。拟合的多项式次数可以通过参数M来指定,这里设置为9。拟合过程分别绘制了真实曲线、拟合曲线和正则化后的拟合曲线,
并将噪声点也画在了图上。最后,拟合的结果保存在p_lsq_9中'''