Descripción: La regularización laplaciana es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático para prevenir el sobreajuste en modelos, especialmente en aquellos que manejan datos complejos y de alta dimensionalidad. Esta técnica se basa en la adición de un término de penalización que está relacionado con el laplaciano de los datos, lo que implica que se considera la suavidad de la función objetivo. En términos simples, la regularización laplaciana busca minimizar la complejidad del modelo al penalizar las variaciones abruptas en las predicciones, promoviendo así soluciones más estables y generalizables. Este enfoque es particularmente útil en contextos donde los datos pueden ser ruidosos o donde se desea evitar que el modelo se ajuste demasiado a las peculiaridades del conjunto de entrenamiento. Al incorporar la regularización laplaciana, se logra un equilibrio entre la precisión del modelo y su capacidad para generalizar a nuevos datos, lo que es crucial en aplicaciones de aprendizaje automático. En resumen, la regularización laplaciana es una herramienta valiosa en el arsenal del aprendizaje automático, contribuyendo a la creación de modelos más robustos y eficientes.
