吳恩達 機器學習筆記七（lecture 7）（正則化Regularization）

正則化 Regularization 1、過擬合 overfitting eg1:線性迴歸 圖一：欠擬合，高偏差 圖三：過擬合，高方差（一般在變量很多的時候發生，這種時候訓練出的方程總能很好擬合訓練數據，但是對於新的樣本數據不能體現出很好的繁華能力） eg2:；邏輯迴歸 圖一：欠擬合，高偏差 圖三：過擬合，高方差 如果我們有很多變量的假設模型，但是訓練樣本很少的時候，就會出現過擬合。 解決： （1

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