请总结以下关于机器学习的对话：
小李：机器学习中的过拟合问题是怎么回事?
小张：简单来说，过拟合就是模型在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现很差。
小王：那解决过拟合的方法有哪些呢?
小张：主要有三种：一是增加数据量，二是正则化，三是减少模型复杂度。
小王：那正则化是怎么起作用的?
小张：正则化通过添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而防止过度拟合。
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小李询问了机器学习中的过拟合问题，小张解释过拟合是指模型在训练数据上表现良好但新数据上表现差的现象。小王进一步询问解决方法，小张提到增加数据量、正则化和减少模型复杂度三种方法。小王最后询问正则化的作用，小张解释正则化通过添加惩罚项来限制模型复杂度，防止过拟合。
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