【機器學習】L1正則化與L2正則化的理解

1. 爲什麼要使用正則化   我們先回顧一下房價預測的例子。以下是使用多項式迴歸來擬合房價預測的數據：     可以看出，左圖擬合較爲合適，而右圖過擬合。如果想要解決右圖中的過擬合問題，需要能夠使得 x3，x4 的參數 θ3，θ4 儘量滿足 θ3≈0，θ4≈0 。   而如何使得 θ3,θ4 儘可能接近 0 呢？那就是對參數施一懲罰項。我們先來看一下線性迴歸的代價函數： J(θ)=12m∑i=1n

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