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正则化参数（通常记作 λ\lambdaλ 或 α\alphaα）在机器学习中的作用是通过控制模型的复杂度来防止过拟合。具体来说，它有以下几个重要意义：

1. 控制模型的复杂度：正则化参数通过对模型的权重进行约束，避免权重变得过大。权重过大会导致模型对训练数据的过度拟合，甚至不能很好地泛化到测试数据上。通过加大正则化参数，模型倾向于学习更简单的规律，避免过拟合。
2. 平衡拟合和复杂度：正则化参数的大小直接影响模型的拟合程度。如果正则化参数较大，模型会倾向于选择较小的权重值（即更简单的模型）；如果正则化参数较小，模型可能会过度拟合训练数据，学习到过于复杂的关系。
3. 避免数值不稳定：在某些情况下，如果不加正则化，某些权重可能会变得非常大，导致计算不稳定或过于敏感。正则化有助于稳定模型训练过程，确保计算的稳定性。
4. 特征选择：在某些情况下，L2正则化也会使得一些权重接近零，起到特征选择的作用。虽然L2正则化通常不会完全将权重压缩为零（与L1正则化不同），但它依然有助于减小不重要特征的影响。