我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的
首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合， 进而增强泛化能力。用白话文转义，泛化误差（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数据训练的模型在测试集上的表现（或说性能 performance）好不好
如上图，红色这条“想象力”过于丰富上下横跳的曲线就是过拟合情形。结合上图和正则化的英文 Regularizaiton-Regular-Regularize，直译应该是：规则化（加个“化”字变动词，自豪一下中文还是强）。什么是规则？你妈喊你6点前回家吃饭，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给需要训练的目标函数加上一些规则（限制），让他们不要自我膨胀。正则化，看起来，挺不好理解的，追其根源，还是“正则”这两字在中文中实在没有一个直观的对应，如果能翻译成规则化，更好理解。但我们一定要明白，搞学术，概念名词的准确是十分重要，对于一个重要唯一确定的概念，为它安上一个不会产生歧义的名词是必须的，正则化的名称没毛病，只是从如何理解的角度，要灵活和类比。
我的思考模式的中心有一个理念：每一个概念，被定义就是为了去解决一个实际问题（问Why&What），接着寻找解决问题的方法（问How），这个“方法”在计算机领域被称为“算法”（非常多的人在研究）。我们无法真正衡量到底是提出问题重要，还是解决问题重要，但我们可以从不同的解决问题的角度来思考问题。一方面，重复以加深印象。另一方面，具有多角度的视野，能让我们获得更多的灵感，真正做到链接并健壮自己的知识图谱
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