Pojem regularizácia predstavuje proces alebo techniku, ktorá mení výslednú odpoveď na jednoduchšiu. Využíva sa najmä v štatistike a strojovom učení, pri nadmernom alebo nedostatočnom prispôsobovaní medelu počas tréningu. Toto môže spôsobovať zlé predpovedanie nových údajov. Rozdeluje sa na explicitnú a implicitnú regularizáciu. 

K explicitnej regularizácii dochádza pridaním výrazu k optimalizačnému problému. Cieľom je riadiť konkrétne aspekty riešenia. Bežne sa používa vtedy, keď sú optimalizačné problémy nedostatočne postavené. Výsledkom je ovplyvniť finálne optimálne riešenie a zabezpečiť jednoznačné výsledky.

Implickou regularizáciou sa rozumejú všetky ostatné formy regularizácie. Zahŕňa to napríkad příliš skoré zastavenie, použitie robustnej stratovej funkcie a vyradenie odľahlých hodnôt.

Hlavným zámerom regularizácie je zabezpečenie efektívnej generalizácie modelov na nové dáta a zamedzenie stavu nadmerného prispôsobenia. V tomto stave by sa príliš prispôsobili trénovacím dátam a prišli by o schopnosť správne predpovedať nové vzory.