機器學習中，發生過擬合的問題的兩條處理方法

1、丟棄一些不能幫助我們正確預測的特徵。可以是手工選擇保留哪些特徵，或者使用一些模型選擇的算法來幫忙（例如PCA） 2、正則化。保留所有的特徵，但是減少參數的大小（magnitude）。 爲防止正則化程度太高或者太小，我們需要選擇合適的λ，通常是0~10之間的呈現2倍關係的值（比如0,0.01,0.02,0.04,0.08,0.15,0.32,0.64,1.28,2.56,5.12,10）。 選擇

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