在機器學習中，正則化項被廣泛應用在模型訓練中，以防止模型過擬合并提高泛化能力。在Python語言中，使用正則化項可以通過正則化模塊進行實現。

import re
# 將要匹配的文本
text = "Python正則表達式學習"
# 定義正則表達式
pattern = "\w+"
# 使用正則化模塊進行匹配
result = re.findall(pattern, text)
# 輸出匹配結果
print(result)

在上述代碼中，我們使用re模塊中的findall方法進行正則匹配。該方法會在字符串text中尋找符合正則表達式pattern的所有匹配項，并返回一個列表。在以上示例中，我們使用了 \w+ 正則表達式來匹配所有的字母數字字符。

除此之外，Python中還提供了其它多種用于正則匹配的方法和標志，例如sub()、search()、match()等方法，以及IGNORECASE、LOCALE、MULTILINE等標志。

總之，正則化項是Python語言中常用的一種技術，能夠幫助我們更好地處理文本和數據，提高機器學習模型的準確性和泛化能力。