Machine Learning Experiment5 Regularization（正則化） 詳解+代碼實現

爲何要引入正則化？ 在作線性迴歸或者邏輯迴歸的時候，會遇到過擬合問題，即，在訓練集上的error很小，可是在測試集上的誤差卻很大。所以，引入正則化項，防止過擬合。保證在測試集上得到和在訓練集上相同的效果。html 例如：對於線性迴歸，不一樣冪次的方程以下編程 經過訓練獲得的結果以下：函數 明顯，對於低次方程，容易產生欠擬合，而對於高次方程，容易產生過擬合現象。測試 所以，咱們引入正則化項：lua

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