脉络梳理，正则化和L范数直观理解

1.正则化背景 虽然我们不断追求更好的模型泛化力，但是因为未知数据无法预测，所以又期望模型可以充分利用训练数据，避免欠拟合。 这就要求在增加模型复杂度、提高在可观测数据上的性能表现得同时，又需要兼顾模型的泛化力，防止过拟合。 为了平衡这两难的选择，提出了正则化。 2.正则化定义 由此可以总结出，正则化的概念： 在模型中改善过拟合，降低结构风险，提高模型的泛化能力的添加项。 直译应该是：规则化 3.

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