吳恩達 機器學習 正則化 學習筆記

正則化解決/緩解 過擬合 問題 首先，介紹幾個概念 「欠擬合」與「剛剛好」與「過擬合」 「欠擬合」其實相對容易解決，通過不斷地調參，總可以使擬合度逐漸提高 而「過擬合」的問題則相對麻煩一些 Q:什麼情況會出現過擬合? A:當特徵數過多時，方程階數可能很高，導致曲線可能去盡力擬合每一個數據，導致曲線極度扭曲。可以說是「特化」過於嚴重。而我們機器學習是希望通過一些特化的訓練集得到一個相對泛化的結果，能

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