机器学习模型中的正则化是什么，为什么需要进行正则化？
正则化是指在机器学习模型中加入额外的信息，目的是为了防止过拟合（Overfitting）。过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差的情况，这是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，而忽略了普遍性的模式。
常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。L1正则化通过在模型的损失函数中加入参数的L1范数，强迫模型的参数稀疏化，使得模型更加简单，减少过拟合的风险。L2正则化通过加入参数的L2范数，使得模型的参数更加平滑，同样可以减少过拟合的风险。
为什么需要进行正则化呢？因为在实际的数据中，往往存在大量的噪声和不必要的特征，模型如果过于复杂就会学习到这些噪声和不必要的特征，导致过拟合。正则化可以帮助我们在训练模型的时候，限制模型的复杂度，提高模型的泛化能力，使得模型在新数据上表现更好。
除了L1和L2正则化外，还有其他正则化的方法，比如dropout正则化，它是在训练过程中随机丢弃一部分神经元，以减少神经元之间的依赖关系，也可以有效防止过拟合。
总之，正则化是为了避免过拟合，提高模型的泛化能力，是机器学习中非常重要的一环。