L1 L2正則化

在機器學習算法中，如果我們要尋找一個模型去儘量擬合所以訓練數據，使誤差最小，那麼對於新的數據很可能就會出現預測準確率不高，也就是說模型的泛化能力較差，尤其在迴歸分類算法，比如線性迴歸，邏輯迴歸，神經網絡等，由於模型儘量去擬合訓練數據，對訓練數據得擬合程度很高，但模型是用來做預測的，對新數據的預測能力纔是評估一個模型的標準。比如兩個模型 M1: 0.1x1+0.2w2+0.3w3=y M2: 100

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