正則化（L1和L2範數）

說實話，這麼後纔來寫正則化是挺奇怪的。 相信大家都知道損失函數，是用來描述我們模型與訓練數據之間的差距（即是否能準確擬合訓練數據）。但其實我們真正在實戰用的是目標函數。目標函數的構造是：損失函數+正則化。 參考 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 (大神） http://www.cnblogs.com/ooon/p/4964

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