防止過擬合（筆記）

一、正則化 所有的有監督機器學習，無非就是正則化參數的同時最小化經驗誤差函數。最小化經驗誤差是爲了極大程度的擬合訓練數據，正則化參數是爲了防止過分的擬合訓練數據。                                            λ 爲正則化係數，通常是大於 0 的，是一種調整經驗誤差項和正則化項之間關係的係數。 L1 範數就是矩陣中各元素絕對值之和； L2 範數是指矩陣中各元

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