吳恩達機器學習筆記四_正則化

正則化 爲什麼要正則化 觀察上圖三個擬合曲線，我們可以得知：曲線一沒有很好地分類；曲線三分類過於嚴格，以至於曲線過於複雜；曲線二是比較合適的分類曲線。 對兩種特殊情況定義：圖一是「欠擬合」(underfit)，圖三是「過擬合」(overfit)。一般來說，我們加大特徵向量\(\theta\)的維度，可以避免欠擬合的情況。但\(\theta\)的維度多少才合適是一個問題？如果維度過高，就會造成圖三的

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