machine learning學習筆記（三）正則化
爲什麼要正則化？ 就是爲了解決過擬合問題。 爲啥過擬合？ 有部分原因就是x1,x2,x3…一大堆特徵太多了（一個x代表一個特徵） 假設有一個只有兩個特徵x1,x2的模型算出來的非線性方程是↓ 把模型得到的每個項的參數寫成一個矩陣w w0不計入，一個常數，寫在外面就行。 沒有正則化調整之前的誤差方程是: 引入之後： λ≥0是提前選擇的控制強度的超參數。 說人話就是，減重。 給誰減重？ 給那些次冪很大
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