在机器学习中，什么是“正则化”技术的作用？A. 提高模型的准确性B. 加快模型训练速度C. 增加模型的复杂度D. 防止过拟合

正则化技术是机器学习中用于防止过拟合的关键方法。过拟合是指模型在训练数据上表现优异，但在新数据上效果差，通常因模型复杂度过高导致。正则化的核心思想是通过约束模型参数，降低模型复杂度，从而提升泛化能力。常见形式如L1、L2正则化，通过在损失函数中添加惩罚项实现。

选项分析

A. 提高模型的准确性
正则化的目标是提升模型在新数据上的表现，可能间接提高准确性，但并非直接作用，且可能因简化模型导致训练精度略降。

B. 加快模型训练速度
正则化会增加损失函数的计算量，通常不会加快训练，有时甚至可能延长训练时间。

C. 增加模型的复杂度
正则化的核心是降低模型复杂度，与选项表述完全相反。

D. 防止过拟合
正则化通过限制参数大小（如L2正则化使参数平方和最小化），避免模型过度依赖训练数据，直接作用是防止过拟合。