吳恩達機器學習筆記8——正則化Regularization

第8章 正則化Regularization 1，過擬合（the problem of overfitting） 欠擬合，過擬合 過多的特徵變量，很少的訓練樣本，會引起正則化。 有兩種方法處理過擬合的問題，一個是減少特徵的數量，人爲選擇去除部分特徵或者模型選擇算法，用算法來選擇特徵； 另一個是正則化，保留所有的特徵，但是可以減小某個特徵的幅度或者值。 2，代價函數 加入懲罰項，從1到100，一般不用

>>阅读原文<<