談談自己對正則化的一些理解~

上學的時候，就一直很好奇，模式識別理論中，常提到的正則化到底是幹什麼的？漸漸地，聽到的多了，看到的多了，再加上平時做東西都會或多或少的接觸，有了一些新的理解。 1. 正則化的目的：防止過擬合！ 2. 正則化的本質：約束（限制）要優化的參數。 關於第1點，過擬合指的是給定一堆數據，這堆數據帶有噪聲，利用模型去擬合這堆數據，可能會把噪聲數據也給擬合了，這點很致命，一方面會造成模型比較複雜（想想看，本來

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