请解释一下机器学习中的正则化，并举例说明，格式要求是md格式输出。
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# 机器学习中的正则化

## 定义
正则化是一种在机器学习模型训练过程中用来减少过拟合的技术。它通过在损失函数中添加一个额外的正则化项，约束模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

## 常见正则化方法
- **L1正则化（Lasso回归）**：正则化项为模型参数的绝对值之和。它倾向于产生稀疏的参数，即很多参数为零，从而实现特征选择。
- **L2正则化（Ridge回归）**：正则化项为模型参数的平方和。它倾向于使参数值较小，但不一定是零，从而有效防止模型过拟合。

## 公式示例
假设我们有一个线性回归模型，其损失函数为均方误差，加上L2正则化项后的损失函数为：
\[ \text{Loss} = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (y_i - \hat{y}_i)^2 + \lambda \sum_{j=1}^{n} \theta_j^2 \]
其中，\( m \) 是样本数量，\( n \) 是特征数量，\( \theta_j \) 是模型参数，\( \lambda \) 是正则化强度。

## 应用示例
假设我们有一个房价预测任务，模型使用了10个特征。不使用正则化时，模型可能会过度拟合训练数据。通过引入L2正则化，我们可以限制模型参数的大小，减少模型对特定特征的依赖，从而在测试数据上表现更好。
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