keras构建前馈神经网络（feedforward neural network）进行分类模型构建并加入L2正则化

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正则化（Regularization）是机器学习中一种常用的技术，其主要目的是控制模型复杂度，减小过拟合。最基本的正则化方法是在原目标（代价）函数中添加惩罚项，对复杂度高的模型进行“惩罚”。

#加载需要的包和函数

# Load libraries
import numpy as np
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras import models
from keras import layers
from keras import regularizers# Set random seed
np.random.seed(0)

#加载示例数据集：

# Set the number of features we want
number_of_features = 1000# Load data and target vector from movie review data
(train_data, train_target), (test_data, tes

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