在编程的世界里，MATLAB是一个强大的工具，尤其在处理数据和算法时。提到MATLAB，不得不提的就是它的正则化功能。那么，究竟什么是正则化呢？简单来说，它是一种用于防止模型过拟合的技术。当我们处理复杂的数据集时，模型可能会过于关注训练数据中的噪声或细节，而忽略了整体趋势。这时，正则化就派上用场了！它通过给模型参数添加惩罚项来限制其复杂度，从而提升模型的泛化能力。

在MATLAB中，`lasso`和`ridge`是两种常用的正则化函数。`lasso`使用L1范数作为惩罚项，倾向于产生稀疏解，适合特征选择；而`ridge`则采用L2范数，有助于减少模型的方差。无论是哪种方法，它们都能帮助我们构建更稳健的模型。💡

如果你对机器学习感兴趣，不妨试试MATLAB中的这些功能，相信你会对它们的强大之处有更深的体会！🚀