“正规化”（Normalization）和"正则化"（Regularization）虽然听起来相似，但它们在机器学习和数据分析中具有不同的含义和用途。
- 正规化（Normalization）：
- 正规化是一种数据处理技术，用于将不同特征的数据缩放到相似的尺度范围内，以便更好地训练和优化机器学习模型。
- 正规化通常是将数据重新缩放到0到1的范围，或者将数据标准化为均值为0，标准差为1的分布，以便不同特征的值可以进行比较。
- 正规化旨在消除特征之间的尺度差异，以确保它们对模型的影响近似相等。
- 正则化（Regularization）：
- 正则化是一种用于控制模型复杂度的技术，通常应用于线性回归、逻辑回归和神经网络等机器学习模型中。
- 正则化通过向模型的损失函数中添加一个惩罚项来防止模型过拟合。这个惩罚项会惩罚模型的权重参数，使其趋向于较小的值。
- 正则化分为L1正则化（Lasso正则化）和L2正则化（Ridge正则化），它们分别对应不同的惩罚项类型。
虽然这两个术语有相似的名称，但它们的目的和应用领域完全不同。正规化主要涉及数据处理，以确保特征之间的可比性，而正则化主要涉及模型训练，以控制模型的复杂度并避免过拟合。要理解和正确应用它们，需要根据具体上下文使用正确的术语。
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