神經網絡之過擬合（附代碼）

摘要 監督機器學習問題無非就是「minimizeyour error while regularizing your parameters」，也就是在規則化參數的同時最小化誤差。最小化誤差是爲了讓我們的模型擬合我們的訓練數據，而規則化參數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練數據。 什麼是過擬合 一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合，但是在訓練數據外的數據集上卻不能很好地擬合數據，此時認爲

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