रेगुलराइजेशन

तकनीकों का एक परिवार जो अनुमान के दौरान बड़े पैरामीटर मानों को दंडित करके मॉडल की जटिलता को सीमित करता है, जो मात्रात्मक वित्त में सामान्य उच्च-आयामी सेटिंग्स में ओवरफिटिंग को रोकने और नमूने-से-बाहर भविष्यवाणी में सुधार करने में सहायता करता है।