機器學習之正則化

一、防止過度擬合 過度擬合問題： 例如：那個用線性迴歸來預測房價的例子，我們通過建立以住房面積爲自變量的函數來預測房價，我們可以對該數據做線性迴歸，以下爲三組數據做線性擬合的結果： ①第一個圖我們用直線去擬合，這不是一個很好的模型。 我們看看這些數據，很明顯，隨着房子面積增大，住房價格的變化應趨於穩定，或者越往右越平緩。 因此該算法沒有很好擬合訓練數據，我們把這個問題稱爲欠擬合(underfitt

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