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资源说明：在机器学习领域，正则化是一种非常重要的技术，它用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。本主题将深入探讨正则化的概念、应用以及在MATLAB中的实现，特别是针对线性回归和逻辑回归的情况。
我们要理解什么是正则化。正则化是通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型复杂度的过程。这个惩罚项通常与模型参数的大小有关，可以是L1或L2范数。L1正则化（又称Lasso）倾向于产生稀疏权重，即许多参数为0，有助于特征选择；而L2正则化（又称Ridge）则会使所有参数都接近于0，但不强制为0，保持模型的平滑性。
在MATLAB中，线性回归是最基础的预测模型之一，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。当我们在MATLAB中对线性回归进行正则化时，可以通过调整正则化参数（λ）来控制模型的复杂度。这里提到，正则化参数分别选取了0、1和10。λ=0意味着没有正则化，即普通的线性回归；λ=1和10则分别表示不同程度的正则化，更高的λ值会更强烈地惩罚大参数，使得模型更加简单。
对于逻辑回归，它是一种分类算法，常用于二分类问题。逻辑回归通过将线性回归的输出转换为(0,1)区间内的概率值。在MATLAB中，我们通常使用梯度下降或牛顿法来优化逻辑回归的损失函数。在这个案例中，描述中提到采用了牛顿法，牛顿法是一种迭代优化方法，可以更快地找到损失函数的最小值。正则化在逻辑回归中同样重要，它可以防止模型对训练数据过拟合，提高模型在未知数据上的表现。用户可以根据实际需求自由设定正则化参数。
在MATLAB中实现正则化的步骤通常包括以下几步：
1. 准备数据：划分训练集和测试集。
2. 定义模型：创建线性回归或逻辑回归模型，并选择合适的正则化类型（L1或L2）。
3. 设置参数：根据问题的复杂度设定正则化参数λ。
4. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。
5. 评估模型：用测试数据评估模型的性能，如准确率、精确率、召回率等。
6. 调整参数：根据评估结果调整λ，优化模型性能。
文件"正则化.zip"可能包含了实现上述过程的MATLAB代码，这些代码可以帮助初学者理解正则化在实际问题中的应用，也可以作为进一步研究和开发的基础。
正则化是机器学习中的关键技术，能够有效地平衡模型的复杂性和泛化能力。在MATLAB中，我们可以轻松地实现正则化的线性回归和逻辑回归，通过对正则化参数的调整来控制模型的复杂度，以达到最佳的预测效果。通过研究提供的代码，读者可以深化对正则化及其在MATLAB中实现的理解，提升自身的机器学习技能。
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