在机器学习中，我们使用损失函数来衡量模型的性能。损失函数的目标是最小化模型预测与实际观测之间的差异。然而，仅仅最小化损失函数可能会导致过拟合现象，其中模型过于复杂，过多地记住了训练数据的细节，但对新数据的泛化能力较差。

  为了解决过拟合问题，我们引入正则化项。正则化是通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型参数的取值范围，以减少模型的复杂度，并提高其泛化能力。

  正则化项通常采用L1正则化和L2正则化两种形式。L1正则化将模型参数的绝对值之和作为惩罚项，它的优点是能够将某些参数稀疏化，即使一些参数的值为0，从而实现特征选择。L2正则化将模型参数的平方和作为惩罚项，它的优点是能够在保持所有特征的情况下平滑调整参数的取值，从而防止过拟合。在实践中，可以根据具体的情况选择合适的正则化项。

  通过添加正则化项，我们在最小化损失函数的同时，也考虑了模型的复杂度，使得模型更倾向于选择较简单的解。正则化项可以看作是对参数的偏好，它在一定程度上平衡了模型的预测准确性和泛化能力。通过调整正则化项的权重，我们可以控制模型复杂度和过拟合问题之间的平衡。

  总之，添加正则化项是为了防止过拟合，限制模型的复杂度，并提高模型的泛化能力。它是一种常用的机器学习技术，可以有效改善模型性能。