【吳恩達深度學習筆記-改善深層神經網絡】——第一週深度學習的實用層面（1.4）

【吳恩達深度學習筆記-改善深層神經網絡】——第一週深度學習的實用層面（1.4） 1.4 正則化 正則化用來解決神經網絡過度擬合數據（即高方差）的問題，正則化的作用原理： 1.在邏輯迴歸中的正則化 用邏輯迴歸來實現，求成本函數的最小值，成本函數中的參數包括一些訓練數據和不同數據中個體預測的損失,w和b是邏輯迴歸的兩個參數，其中w是一個多維度的參數矢量，b是一個實數，在邏輯迴歸中添加正則化就是加入一個

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