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關於正則化或者罰函數的問題。 min f(x;w)+lamada*J(w) 爲什麼要進行正則化？ 控制模型複雜度，避免過擬合 從統計學或者從實際應用的角度來說還有很多其他原因： （1）變量選擇(目前課題相關，不就是降維麼?) （2）降維 （3）以上是統計學中的說辭，機器學習中，我們比較常說的是，稀疏化 關於正則化項J(w)的選擇 L1範數,（其實就是統計學中大名鼎鼎的LASSO） L2範數的正則項

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